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Finetuned Affecthq
F
Finetuned Affecthq
Piro17によって開発
google/vit-base-patch16-224-in21kをベースにファインチューニングした画像分類モデルで、画像フォルダデータセットでトレーニングされ、評価精度は71.79%を達成しました。
ダウンロード数 18
リリース時間 : 2/16/2023
モデル概要
このモデルはVision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく画像分類モデルで、特定の画像分類タスクに適応するようにファインチューニングされています。
モデル特徴
高精度分類
評価データセットで71.79%の精度と71.67%のF1スコアを達成
ViTアーキテクチャベース
Vision Transformerアーキテクチャを採用し、強力な画像特徴抽出能力を有する
精密チューニング
google/vit-base-patch16-224-in21kをベースにファインチューニングし、特定の分類タスクに適応
モデル能力
画像分類
視覚的特徴抽出
多クラス認識
使用事例
画像分析
汎用画像分類
入力画像を分類識別する
精度71.79%
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