基于Google的ViT模型微调的不丹纺织品图像分类模型
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发布时间 : 4/2/2024
模型简介
该模型是基于Google的ViT基础模型在特定纺织品数据集上微调的图像分类模型，主要用于识别和分类不丹纺织品图案。
模型特点
纺织品图案识别
专门针对不丹传统纺织品图案优化的分类能力
迁移学习
基于大规模预训练的ViT模型微调，具有优秀的特征提取能力
中等分辨率处理
支持224×224像素的输入分辨率
模型能力
图像分类
纺织品图案识别
视觉特征提取
使用案例
文化遗产保护
不丹纺织品数字化归档
自动分类和标记传统纺织品图案
验证准确率72.5%
纺织业
纺织品质量检测
识别纺织品图案类型和完整性
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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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