基于Google的ViT模型在花卉图像数据集上微调的视觉分类模型
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发布时间 : 10/18/2022
模型简介
该模型是基于Google的ViT-base-patch16-224架构，在花卉图像数据集上进行微调的视觉分类模型，适用于花卉识别任务。
模型特点
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构，具有强大的图像特征提取能力
花卉识别优化
专门针对花卉图像数据进行微调，在花卉分类任务上表现良好
中等分辨率处理
支持224×224像素分辨率的图像输入
模型能力
图像分类
花卉识别
视觉特征提取
使用案例
植物识别
花卉种类识别
识别照片中的花卉种类
教育应用
植物学教学辅助
帮助学生识别不同花卉品种
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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