Vit Base Beans
V
Vit Base Beans
derhuliによって開発
GoogleのViTモデルを豆類データセットで微調整した高精度画像分類モデル
ダウンロード数 33
リリース時間 : 12/9/2022
モデル概要
このモデルはgoogle/vit-base-patch16-224-in21kを豆類データセットで微調整したバージョンで、主に豆類画像分類タスクに使用され、評価セットで99.25%の精度を達成しました。
モデル特徴
高精度
豆類データセットで99.25%の分類精度を達成
ViTアーキテクチャベース
Vision Transformer基本アーキテクチャを使用し、強力な画像特徴抽出能力を有する
軽量微調整
わずか4トレーニングエポックで高性能を達成
モデル能力
画像分類
植物識別
農産物品質検査
使用事例
農業
豆類品種識別
異なる品種の豆類を自動識別
精度99.25%
農産物品質検査
画像分析により豆類製品の品質を検査
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98