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L

Levit 192 Finetuned On Unlabelled IA With Snorkel Labels

由 ImageIN 开发
本模型是在facebook/levit-192基础上对未标注数据集进行微调的版本，展示了在精确率、召回率、F1值和准确率上的优秀表现。
图像分类
Transformers
开源协议:Apache-2.0#高精度图像分类#弱监督学习#轻量级视觉模型
下载量 19
发布时间 : 10/9/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是基于LeViT-192架构，通过无标注数据和snorkel标签技术进行微调的视觉模型，适用于图像分类等任务。

模型特点

高精度分类
在评估集上达到98.36%的精确率和98.22%的召回率
无监督微调
使用无标注数据和snorkel标签技术进行模型微调
高效训练
采用混合精度训练和线性学习率调度器优化训练过程

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
对各类图像进行分类识别
在测试集上达到98.73%的准确率