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Large Algae Vit Wirs
このモデルはVision Transformerアーキテクチャに基づくファインチューニング版で、主に藻類画像分類タスクに使用され、評価セットで62.09%の精度を達成しました。
ダウンロード数 39
リリース時間 : 2/16/2023
モデル概要
Vision Transformerアーキテクチャに基づく藻類画像分類モデルで、ファインチューニング後は特定シナリオの藻類認識タスクに使用可能です。
モデル特徴
ViTアーキテクチャ採用
Vision Transformerアーキテクチャを採用し、画像分類タスクの処理に適しています
ファインチューニング最適化
特定データセットでファインチューニングを行い、藻類認識向けに最適化されている可能性があります
線形学習率スケジューリング
トレーニングプロセスで線形学習率スケジューラを使用し、モデルの収束を促進します
モデル能力
藻類画像分類
画像特徴抽出
使用事例
環境モニタリング
藻類識別
水域中の藻類種を識別するために使用
評価セットで62.09%の精度を達成
生物学研究
藻類分類研究
研究者が藻類を分類研究するのを支援
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