基于Swin Transformer Tiny架构的图像分类模型,在特定图像数据集上微调130轮次
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发布时间 : 10/27/2022
模型简介
这是一个基于微软Swin Transformer Tiny架构的视觉Transformer模型,经过130轮次微调训练,专门用于图像分类任务。在评估集上达到90.47%的准确率。
模型特点
高准确率
在评估集上达到90.47%的分类准确率
Swin Transformer架构
采用分层窗口注意力机制的高效视觉Transformer架构
长期训练
经过130轮次的精细微调训练
模型能力
图像分类
视觉特征提取
使用案例
图像识别
物体分类
对图像中的主要物体进行分类识别
90.47%的评估准确率
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L
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英语
C
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2,691
6
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中文
R
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