Syn10k Oct ViT Base 8Epochs V1
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Syn10k Oct ViT Base 8Epochs V1
由 g30rv17ys 开发
基于ViT架构的图像分类模型，在8个训练周期后达到92.5%的准确率
下载量 13
发布时间 : 10/17/2022
模型简介
该模型是基于Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，适用于通用图像分类任务。经过8个训练周期后，在评估数据集上达到了92.5%的准确率。
模型特点
高准确率
在评估数据集上达到92.5%的分类准确率
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构，结合了Transformer在视觉任务中的优势
高效训练
仅需8个训练周期即可达到良好性能
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
对输入的图像进行分类识别
准确率达到92.5%
视觉内容分析
提取图像中的视觉特征用于进一步分析
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Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
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对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
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问答系统 中文
R
uer
2,694
98
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