基于ViT架构的深度学习模型，用于识别胸部X光影像中的肺炎症状

使用Vision Transformer (ViT)架构训练的模型，用于根据面部图像预测年龄区间

本模型是基于Google的ViT架构在图像文件夹数据集上微调的人脸识别模型，在评估集上取得了接近完美的准确率。

基于Google的ViT-base模型微调的面部情绪识别模型，在测试集上达到91%的准确率。

基于Vision Transformer(ViT)的印度药用植物叶片图像分类模型，可准确识别50余种印度传统药用植物。

基于Vision Transformer架构的天气图像分类模型，在Kaggle天气数据集上微调，准确率达93.4%

基于Google的ViT模型在未知数据集上微调的视觉分类模型，擅长图像分类任务

基于Google的ViT模型在图像文件夹数据集上微调的图像分类模型，准确率达95.02%

这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，专门针对斯坦福汽车数据集进行了微调，用于精细分类196类汽车型号。

这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，专门用于区分狗和食物的图像。

这是一个基于ViT架构的图像分类模型，专门用于岩石颗粒分类任务，准确率达到96.6%。