基于Swin Transformer Tiny架构在CIFAR10数据集上微调的图像分类模型
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发布时间 : 1/6/2023
模型简介
该模型是基于微软Swin Transformer Tiny架构在CIFAR10数据集上进行微调的版本，适用于图像分类任务。
模型特点
Swin Transformer架构
采用先进的Swin Transformer架构，具有层次化特征表示和移位窗口注意力机制
轻量级模型
Tiny版本设计，适合资源受限环境部署
CIFAR10微调
在CIFAR10数据集上进行了专门微调，适合10类图像分类任务
模型能力
图像分类
特征提取
使用案例
计算机视觉
通用图像分类
对常见物体图像进行分类识别
教育演示
用于教学演示Transformer在视觉任务中的应用
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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