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Vit Base Patch16 224 In21k Ucsat

由 YKXBCi 开发
基于Vision Transformer架构的图像分类模型,在未知数据集上微调
下载量 31
发布时间 : 7/1/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k预训练模型微调的版本,主要用于图像分类任务。

模型特点

高准确率
在验证集上达到96.88%的准确率和99.31%的Top-3准确率
高效训练
仅需4个训练轮次即可达到较高性能
混合精度训练
使用mixed_float16精度进行训练,提高训练效率

模型能力

图像分类
多类别识别
Top-3预测

使用案例

计算机视觉
通用图像分类
对输入图像进行分类识别
验证准确率96.88%