基于Google Vision Transformer (ViT)模型在CIFAR-10测试集上微调的视觉分类模型
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发布时间 : 12/8/2022
模型简介
该模型是基于Google预训练的ViT模型进行微调，适用于图像分类任务，特别针对CIFAR-10数据集进行了优化。
模型特点
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构，利用自注意力机制处理图像数据
CIFAR-10微调
专门针对CIFAR-10数据集进行了微调，适合小尺寸图像分类任务
预训练权重
基于ImageNet-21k预训练权重，具有较好的特征提取能力
模型能力
图像分类
特征提取
使用案例
计算机视觉
CIFAR-10图像分类
对CIFAR-10数据集中的10类物体进行分类
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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