该模型是基于Swin Transformer架构的微调版本，专门用于图像分类任务，在EuroSAT数据集上取得了97.26%的准确率。
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发布时间 : 5/25/2022
模型简介
这是一个在图像分类任务上经过微调的Swin Transformer模型，特别适用于遥感图像分析。
模型特点
高准确率
在EuroSAT数据集上达到了97.26%的分类准确率
基于Swin Transformer
采用先进的Swin Transformer架构，具有优秀的图像理解能力
轻量级模型
Tiny版本设计，适合资源有限的环境
模型能力
图像分类
遥感图像分析
多类别图像识别
使用案例
遥感分析
土地覆盖分类
对卫星图像中的不同土地类型进行分类
97.26%的分类准确率
环境监测
植被类型识别
识别卫星图像中的不同植被类型
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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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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