基于facebook/mask2former-swin-base-IN21k-ade-semantic模型在Dnq2025/Mask2former_Pretrain数据集上微调的图像分割模型

基于Swin Transformer架构的微小模型，专为CIFAR-10图像分类任务微调

基于Swin Transformer Tiny架构的图像分类模型，在自定义数据集上微调50轮，准确率达79.73%

该模型是基于Swin Transformer架构在CIFAR-100数据集上微调的图像分类模型，准确率达到92.01%。

这是一个基于Swin Transformer架构的微小版本图像分类模型，在EuroSAT数据集上进行了微调，适用于遥感图像分类任务。

该模型是基于Swin Transformer架构的图像分类模型，在CIFAR-10数据集上微调后达到98.9%的准确率。

基于Swin Transformer架构的微调图像分类模型，在图像分类任务上达到95.17%的准确率

基于Swin Transformer架构的微调图像分类模型，在图像文件夹数据集上取得了98.3%的准确率。

基于Swin Transformer Tiny架构的微调模型，用于图像分类任务，在评估集上达到100%准确率

这是一个基于Swin Transformer Tiny架构的视觉模型，在EuroSAT数据集上进行了微调，主要用于图像分类任务。

该模型是基于Swin Transformer Tiny架构在CIFAR-10数据集上微调的图像分类模型，准确率达97.89%。