D
Deepweeds
由 feisarx86 开发
基于google/vit-base-patch16-224-in21k微调的图像分类模型，适用于植物分类任务
下载量 24
发布时间 : 8/15/2023
模型简介
该模型是从TensorFlow迁移至PyTorch的视觉Transformer模型，专门用于植物图像分类。基于预训练的ViT模型进行微调，适用于特定领域的图像识别任务。
模型特点
基于ViT架构
使用Vision Transformer架构，具有强大的图像特征提取能力
迁移学习
基于预训练模型微调，适应特定领域的图像分类任务
高效训练
采用线性学习率调度和Adam优化器，训练效率高
模型能力
植物图像分类
图像特征提取
迁移学习应用
使用案例
农业科技
杂草识别
识别农田中的杂草种类
植物分类
对特定植物种类进行分类识别
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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