Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Eurosat
基于ViT架构的图像分类模型，在image_folder数据集上微调，准确率达90.17%
下载量 16
发布时间 : 8/9/2022
模型简介
该模型是基于Google的ViT基础模型在特定图像数据集上微调的版本，主要用于图像分类任务
模型特点
高准确率
在评估集上达到90.17%的分类准确率
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构，具有强大的图像特征提取能力
迁移学习
基于预训练模型微调，适合特定领域的图像分类任务
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
可用于对卫星图像进行自动分类
准确率90.17%
通用图像识别
物体识别
可用于识别图像中的物体类别
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 支持多种语言
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 英语
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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