这是一个基于Swin Transformer Tiny架构的微调模型，专门用于图像分类任务，在评估集上达到了97.59%的准确率。
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发布时间 : 4/24/2022
模型简介
该模型是基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224在图像文件夹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
在评估集上取得了97.59%的高准确率
Swin Transformer架构
基于先进的Swin Transformer架构，具有优秀的图像处理能力
微调优化
在基础模型上针对特定任务进行了微调优化
模型能力
图像分类
视觉特征提取
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
准确率达到97.59%
通用图像分类
物体识别
可用于识别图像中的物体类别
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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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