基于Google的ViT模型在未知数据集上微调的视觉分类模型，擅长图像分类任务
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发布时间 : 11/25/2022
模型简介
该模型是基于Google的ViT-base-patch16-224架构微调的版本，主要用于图像分类任务。在评估中表现出较高的准确率(87.81%)和F1值(87.58%)。
模型特点
高精度分类
在评估集上达到87.81%的准确率和87.58%的F1值，表现优异
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构，具有强大的图像特征提取能力
高效微调
通过15轮训练即达到良好性能，学习率调度策略优化
模型能力
图像分类
视觉特征提取
多类别识别
使用案例
图像识别
车辆型号识别
可用于识别不同品牌和型号的车辆
准确率87.81%
产品分类
适用于电商平台的产品自动分类
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