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Beit Base Patch16 224 Pt22k Ft22k Finetuned FER2013

lixiqiによって開発
BEiTアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、FER2013データセットでファインチューニングされ、顔表情認識に使用されます
ダウンロード数 20
リリース時間 : 1/7/2023

モデル概要

このモデルはBEiTアーキテクチャに基づく視覚Transformerモデルで、特に顔表情認識タスク向けにファインチューニングされており、7つの基本顔表情を認識できます

モデル特徴

効率的な視覚Transformer
BEiTアーキテクチャを採用し、画像トークン化技術と組み合わせて効率的な画像特徴抽出を実現
顔表情認識
FER2013データセット向けに特別にファインチューニングされ、顔表情分類性能を最適化
転移学習能力
大規模事前学習モデルに基づき、小規模データセットでも優れた転移学習能力を発揮

モデル能力

画像分類
顔表情認識
感情分析

使用事例

人間とコンピュータの相互作用
感情認識システム
ユーザーの顔表情を検出して感情状態を分析するために使用
FER2013テストセットで68.79%の精度を達成
心理学研究
感情反応分析
心理学実験における被験者の感情反応の記録と分析に使用
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