Vit Base Patch16 224 Finetuned Imageclassification
基于Google的ViT模型在图像文件夹数据集上微调的图像分类模型，准确率达95.02%
下载量 13
发布时间 : 11/6/2022
模型简介
该模型是基于Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，经过微调后适用于特定图像分类任务
模型特点
高准确率
在评估集上达到95.02%的分类准确率
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构，适用于图像处理任务
微调模型
在特定图像数据集上进行了微调，适应特定分类需求
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
对图像进行分类识别
95.02%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 支持多种语言
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 英语
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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