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Resnet 50 4 32

Celal11によって開発
microsoft/resnet-50をファインチューニングした画像分類モデルで、評価データセットでの精度は64.1%
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リリース時間 : 2/11/2023

モデル概要

このモデルはResNet-50アーキテクチャに基づくファインチューニング版で、主に画像分類タスクに使用されます。特定のデータセットでトレーニングすることで、対象領域の分類性能を向上させています。

モデル特徴

効率的な画像分類
ResNet-50アーキテクチャに基づき、効率的な画像分類能力を提供
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、対象領域の分類精度を向上
中規模モデル
モデルサイズと性能のバランスが取れており、様々なアプリケーションシーンに適応

モデル能力

画像分類
特徴抽出

使用事例

コンピュータビジョン
物体認識
画像中の特定物体やシーンを識別
評価データセットで64.1%の精度を達成
画像分類システム
自動画像分類システムの構築
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