基于Google Vision Transformer (ViT)架构的二分类图像分类模型，在特定数据集上微调实现高精度分类
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发布时间 : 12/6/2022
模型简介
这是一个基于ViT架构的视觉Transformer模型，专门针对二分类任务进行了微调，在评估集上表现出色（F1分数0.9873）。
模型特点
高精度分类
在评估集上达到0.9873的F1分数，表现优异
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构，利用自注意力机制处理图像
高效微调
基于预训练模型进行微调，节省训练资源
模型能力
图像分类
二分类任务处理
视觉特征提取
使用案例
医学影像分析
病变检测
用于识别医学影像中的特定病变特征
工业质检
缺陷产品检测
识别生产线上的缺陷产品
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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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