基于Google Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，在EuroSAT数据集上微调，用于卫星图像分类任务
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发布时间 : 1/13/2023
模型简介
该模型是基于Vision Transformer架构的图像分类模型，经过在EuroSAT卫星图像数据集上的微调，专门用于遥感图像分类任务。
模型特点
高精度分类
在评估集上达到99.45%的准确率，表现优异
基于Transformer架构
采用Vision Transformer架构，而非传统CNN，具有更好的全局特征提取能力
预训练模型微调
基于ImageNet-21k预训练的ViT模型进行微调，具有强大的特征提取能力
模型能力
卫星图像分类
遥感图像分析
多类别图像识别
使用案例
遥感应用
土地利用分类
对卫星图像中的不同土地类型进行分类识别
准确率99.45%
环境监测
识别和分析地表覆盖变化
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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