基于Swin Transformer架构的微小模型，专为CIFAR-10图像分类任务微调
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发布时间 : 6/11/2023
模型简介
该模型是microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224在CIFAR-10数据集上的微调版本，用于图像分类任务，在测试集上达到97.18%的准确率。
模型特点
高准确率
在CIFAR-10测试集上达到97.18%的分类准确率
基于Swin Transformer
采用先进的Swin Transformer架构，结合局部窗口注意力机制
轻量级模型
tiny版本设计，适合资源受限环境部署
模型能力
图像分类
多类别识别
使用案例
计算机视觉
CIFAR-10图像分类
对CIFAR-10数据集中的10类物体进行准确分类
97.18%测试准确率
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
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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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