基于Swin Transformer架构的微调图像分类模型，在图像文件夹数据集上取得了97.44%的准确率
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发布时间 : 4/12/2022
模型简介
该模型是基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224预训练模型在图像分类任务上进行微调的版本，擅长处理图像分类任务
模型特点
高准确率
在评估集上达到97.44%的分类准确率
基于Swin Transformer
采用先进的Swin Transformer架构，具有优秀的视觉特征提取能力
轻量级模型
tiny变体设计，适合资源有限的环境部署
模型能力
图像分类
视觉特征提取
使用案例
遥感图像分析
土地覆盖分类
对卫星图像中的不同土地类型进行分类
97.44%的准确率
通用图像分类
物体识别
识别图像中的主要物体类别
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
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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