基于Swin Transformer Tiny架构的视觉模型，专门针对藻类RGB图像分类任务进行微调
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发布时间 : 2/14/2023
模型简介
该模型是基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224在藻类RGB图像数据集上微调的版本，主要用于藻类图像分类任务
模型特点
高效图像分类
基于Swin Transformer架构，在保持较高准确率的同时具有较低的计算开销
藻类识别优化
专门针对藻类RGB图像进行微调，适合环境监测和水质分析应用
平衡性能
在评估集上达到61.8%的准确率，每秒可处理153个样本
模型能力
RGB图像分类
藻类识别
环境监测图像分析
使用案例
环境监测
水质评估
通过分析水体中藻类的分布和种类评估水质状况
藻华预警
检测有害藻类的出现，为藻华爆发提供早期预警
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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