该模型是基于Swin Transformer架构在CIFAR-100数据集上微调的图像分类模型，准确率达到92.01%。
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发布时间 : 12/23/2022
模型简介
这是一个基于Swin Transformer架构的视觉模型，专门针对CIFAR-100图像分类任务进行了微调。
模型特点
高准确率
在CIFAR-100测试集上达到92.01%的准确率
基于Swin Transformer
使用先进的Swin Transformer架构，具有强大的特征提取能力
轻量级微调
在预训练模型基础上进行高效微调，节省训练资源
模型能力
图像分类
多类别识别
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
92.01%的准确率
教育应用
可用于计算机视觉教学和实验
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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