F
Flyswot Test
由 davanstrien 开发
基于ConvNeXt架构的图像分类模型，在图像文件夹数据集上微调
下载量 23
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于ConvNeXt-Base架构的视觉模型，经过微调后可用于图像分类任务。在评估中表现出较高的F1分数（0.9595）和较快的推理速度（每秒69.6个样本）。
模型特点
高效推理
评估显示每秒可处理69.6个样本，适合实时应用场景
高准确率
在评估集上达到0.9595的F1分数，表现优异
迁移学习
基于预训练的ConvNeXt-Base模型微调，充分利用大规模预训练优势
模型能力
图像分类
视觉特征提取
使用案例
计算机视觉
通用图像分类
对输入的图像进行分类识别
评估F1分数0.9595
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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