基于Swin Transformer Tiny架构的视觉模型，在图像分类任务上进行了10轮微调
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发布时间 : 2/16/2023
模型简介
这是一个基于Swin Transformer Tiny架构的计算机视觉模型，经过在原始数据集上的10轮微调，适用于图像分类任务。
模型特点
高效Transformer架构
采用Swin Transformer架构，在保持高性能的同时降低计算复杂度
高准确率
在评估集上达到98.15%的准确率
快速推理
每秒可处理71.796个样本，适合实时应用
模型能力
图像分类
特征提取
视觉表示学习
使用案例
计算机视觉
通用图像分类
对输入图像进行分类识别
评估准确率98.15%
视觉特征提取
提取图像的高级特征表示
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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