基于Swin Transformer Tiny架构的微调图像分类模型，在EuroSAT数据集上取得了97.26%的准确率
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发布时间 : 5/20/2022
模型简介
该模型是基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224在图像分类任务上微调的版本，专门用于遥感图像分类
模型特点
高准确率
在EuroSAT数据集上达到97.26%的分类准确率
基于Swin Transformer
采用先进的Swin Transformer架构，具有强大的特征提取能力
轻量级设计
Tiny版本适合资源受限环境下的部署
模型能力
遥感图像分类
多类别图像识别
高精度场景理解
使用案例
遥感分析
土地利用分类
识别卫星图像中的不同土地类型
97.26%的准确率
环境监测
监测森林覆盖、水体变化等环境要素
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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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