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Syn Oct ViT Base 8Epochs 30c V2 Run

由 g30rv17ys 开发
基于ViT架构的图像分类模型，在特定数据集上训练8个周期，准确率达到94.99%。
图像分类
Transformers
#OCT图像分类#高精度ViT#医疗影像分析
下载量 13
发布时间 : 10/9/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，主要用于高精度的图像分类任务。

模型特点

高准确率
在评估数据集上达到94.99%的准确率，表现优异。
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构，能够有效捕捉图像中的全局特征。
高效训练
仅训练8个周期即达到较高性能，训练效率较高。

模型能力

图像分类
特征提取

使用案例

医疗影像
OCT图像分类
用于光学相干断层扫描(OCT)图像的分类任务。
准确率94.99%
工业检测
产品质量检测
用于生产线上的产品质量自动分类。