基于ViT架构在CIFAR10数据集上微调的图像分类模型
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发布时间 : 4/7/2022
模型简介
该模型是基于Vision Transformer (ViT)架构在CIFAR10数据集上微调的图像分类模型，专门用于处理32x32像素的小尺寸图像分类任务。
模型特点
小尺寸图像处理
专门针对32x32像素的小尺寸图像优化
高准确率
在CIFAR10数据集上达到91.34%的准确率
高效推理
评估速度达到每秒127个样本
模型能力
图像分类
小尺寸图像识别
使用案例
计算机视觉
CIFAR10图像分类
对CIFAR10数据集中的10类物体进行分类
91.34%准确率
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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