基于ViT架构的驾驶员疲劳检测模型，在UTA RLDD数据集上微调，准确率达97.5%
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发布时间 : 4/3/2023
模型简介
该模型是基于Google的ViT-base-patch16-224-in21k模型微调而成，专门用于驾驶员疲劳状态检测。通过分析面部图像，可准确识别驾驶员是否处于疲劳状态。
模型特点
高准确率
在评估集上达到97.5%的准确率，表现优异
基于ViT架构
采用先进的Vision Transformer架构，能有效捕捉图像全局特征
小样本微调
基于预训练模型微调，只需相对少量训练数据即可获得良好效果
模型能力
驾驶员疲劳状态识别
面部图像分类
实时监控分析
使用案例
交通安全
车载疲劳预警系统
集成到车载系统中实时监测驾驶员状态
可有效降低因疲劳驾驶导致的事故风险
运输车队管理
监控长途运输司机疲劳状态
提高车队安全管理水平
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L
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16
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C
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6
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问答系统
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R
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2,694
98
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