Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Cassava
基于Google Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，在图像文件夹数据集上微调，准确率达87.06%
下载量 31
发布时间 : 9/27/2022
模型简介
该模型是基于Vision Transformer架构的预训练模型，在特定图像分类任务上进行了微调，适用于图像识别和分类任务
模型特点
高准确率
在评估集上达到87.06%的准确率，表现优异
基于Transformer架构
采用先进的Vision Transformer架构，具有强大的特征提取能力
迁移学习
基于预训练模型微调，适用于特定领域的图像分类任务
模型能力
图像分类
特征提取
迁移学习
使用案例
农业
木薯病害识别
基于模型名称推断可能用于识别木薯植物的病害
准确率87.06%
通用图像识别
图像分类
对输入的图像进行分类识别
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大型语言模型
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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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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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