基于Swin Transformer架构的小型模型，在CIFAR-100数据集上微调，用于图像分类任务
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发布时间 : 12/29/2022
模型简介
该模型是基于microsoft/swin-small-patch4-window7-224在cifar100数据集上微调的版本，主要用于图像分类任务
模型特点
高准确率
在CIFAR-100测试集上达到89.38%的准确率
基于Swin Transformer
采用先进的Swin Transformer架构，具有优秀的视觉特征提取能力
轻量级
小型模型版本，适合资源有限的环境
模型能力
图像分类
视觉特征提取
使用案例
计算机视觉
物体识别
识别CIFAR-100数据集中的100类常见物体
89.38%的测试准确率
教育应用
用于教学和演示图像分类模型的工作原理
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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