基于timm仓库转换的ViT-Tiny模型，适用于图像分类任务，使用方法与ViT-base模型一致
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
小型视觉Transformer模型，用于图像分类任务，在ImageNet数据集上进行训练
模型特点
轻量级架构
相比标准ViT模型，参数量更少，适合资源有限的环境
兼容性
使用方法与ViT-base模型完全一致，便于迁移使用
安全格式
提供safetensors格式模型，增强安全性
模型能力
图像分类
视觉特征提取
使用案例
计算机视觉
物体识别
识别图像中的物体类别
在ImageNet数据集上表现良好
场景分类
对图像场景进行分类
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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