基于Google的ViT模型微调的手稿图像分类模型，在评估集上F1分数达到0.5996
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于Google的ViT-base架构微调的视觉Transformer模型，专门用于手稿图像的分类任务。
模型特点
基于ViT架构
使用Vision Transformer架构，适合处理图像数据
微调优化
在特定数据集上微调，针对手稿图像分类任务优化
中等性能
在评估集上F1分数达到0.5996
模型能力
图像分类
手稿图像识别
使用案例
数字人文
古籍手稿分类
对古籍手稿图像进行分类识别
F1分数0.5996
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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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