基于CLIP模型在UC_Merced卫星图像数据集上微调的版本，准确率达96.9%

基于ResNet-18架构的卷积神经网络，针对EuroSAT数据集上的卫星图像分类任务进行了微调

该模型是基于图像文件夹数据集对ConvNeXt-Tiny进行微调的版本，适用于图像分类任务。

这是一个基于tiny-random-vit模型在图像分类任务上微调的视觉Transformer模型，在评估集上达到66.47%的准确率。

这是一个在EuroSAT卫星图像数据集上微调的ConvNeXT-tiny模型，用于土地利用分类任务，准确率达98.05%。

该模型是在Eurosat数据集上微调的ConvNext-tiny-224模型，用于卫星图像分类任务。