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Beit Base
BEiTアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、cats_vs_dogsデータセットで微調整され、画像分類タスクに使用されます
ダウンロード数 18
リリース時間 : 3/6/2023
モデル概要
このモデルはBEiTアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、cats_vs_dogsデータセットで微調整され、猫と犬の画像分類タスク専用に設計されています。評価セットで99.77%の高い精度を達成しました。
モデル特徴
高精度
cats_vs_dogsデータセットで99.77%の分類精度を達成
BEiTアーキテクチャベース
BEiT(Bidirectional Encoder representation from Image Transformers)アーキテクチャを使用し、視覚Transformerの利点を組み合わせています
効率的な微調整
少数のトレーニングエポック(3エポック)で高性能を実現
モデル能力
画像分類
猫と犬の識別
視覚的特徴抽出
使用事例
ペット識別
ペット写真の分類
写真中の猫または犬を自動識別
精度99.77%
スマートフォトアルバム
写真の自動分類
猫または犬を含む写真を自動整理
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