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Vit Test 1 95

由 25khattab 开发
这是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型,准确率达到95.02%。
下载量 15
发布时间 : 6/10/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型用于图像分类任务,基于HuggingPics框架自动生成,适用于多种图像识别场景。

模型特点

高准确率
在测试集上达到95.02%的准确率,表现优异。
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构,能够有效捕捉图像中的全局特征。
易用性
通过HuggingPics框架自动生成,便于快速部署和使用。

模型能力

图像分类
物体识别

使用案例

通用图像识别
日常物品分类
对日常生活中的物品进行分类识别
准确率达到95.02%