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L

Large Algae Vit Wirs

由 samitizerxu 开发
该模型是基于Vision Transformer架构的微调版本，主要用于藻类图像分类任务，在评估集上取得了62.09%的准确率。
图像分类
Transformers
开源协议:Apache-2.0#藻类图像识别#ViT微调模型#中等准确率
下载量 39
发布时间 : 2/16/2023
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

基于Vision Transformer架构的藻类图像分类模型，经过微调后可用于特定场景的藻类识别任务。

模型特点

基于ViT架构
采用Vision Transformer架构，适合处理图像分类任务
微调优化
在特定数据集上进行微调，可能针对藻类识别进行了优化
线性学习率调度
训练过程中使用线性学习率调度器，有助于模型收敛

模型能力

藻类图像分类
图像特征提取

使用案例

环境监测
藻类识别
用于识别水体中的藻类种类
在评估集上达到62.09%的准确率
生物研究
藻类分类研究
辅助研究人员对藻类进行分类研究