V
Vit Base Patch16 224 Finetuned
由 clp 开发
基于Google Vision Transformer (ViT)模型微调的图像分类模型，在自定义图像数据集上进行了训练
下载量 30
发布时间 : 11/28/2022
模型简介
该模型是在图像文件夹数据集上对google/vit-base-patch16-224进行微调的版本，主要用于图像分类任务
模型特点
基于ViT架构
使用Vision Transformer架构，适合处理图像分类任务
微调模型
在特定图像数据集上进行微调，适应特定分类需求
中等规模
基于ViT-base模型，平衡了性能和计算资源需求
模型能力
图像分类
视觉特征提取
使用案例
图像识别
通用图像分类
对输入的图像进行分类识别
在评估集上达到33.33%的准确率
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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