基于Google Vision Transformer (ViT)架构的微调模型，专门用于藻类图像分类任务
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发布时间 : 2/14/2023
模型简介
该模型是在google/vit-base-patch16-224基础上微调的版本，主要用于RGB格式的藻类图像分类任务。
模型特点
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构，利用自注意力机制处理图像数据
藻类图像分类优化
专门针对藻类RGB图像进行微调，适合相关研究领域
中等规模模型
基于ViT-Base架构，平衡了性能与计算资源需求
模型能力
藻类图像分类
RGB图像处理
图像特征提取
使用案例
环境监测
藻类识别与分类
用于水体环境监测中的藻类识别和分类
验证集准确率61.74%
生物研究
藻类样本分析
辅助研究人员快速分类和分析不同藻类样本
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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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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