基于Google Vision Transformer (ViT)架构的微调模型，适用于图像分类任务
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发布时间 : 12/14/2022
模型简介
该模型是在google/vit-base-patch16-224-in21k基础上微调的版本，主要用于图像分类任务，在评估集上达到了98.53%的准确率
模型特点
高准确率
在评估集上达到了98.53%的分类准确率
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构，利用自注意力机制处理图像
预训练模型微调
基于google/vit-base-patch16-224-in21k预训练模型进行微调
模型能力
图像分类
视觉特征提取
使用案例
计算机视觉
通用图像分类
对输入图像进行分类识别
评估准确率98.53%
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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