基于Swin Transformer架构的微调图像分类模型，在图像文件夹数据集上取得了98.3%的准确率。
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发布时间 : 8/29/2022
模型简介
该模型是基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224微调的图像分类模型，适用于通用图像分类任务。
模型特点
高准确率
在评估集上达到98.3%的分类准确率
Swin Transformer架构
采用先进的Swin Transformer架构，具有高效的局部注意力机制
微调优化
基于预训练模型进行微调，适应特定分类任务
模型能力
图像分类
特征提取
使用案例
遥感图像分析
卫星图像分类
对EuroSAT等遥感图像数据集进行分类
高准确率的土地覆盖分类
通用图像分类
物体识别
识别图像中的主要物体或场景
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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