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Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Eurosat
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Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Eurosat

QIANWEIによって開発
これはSwin Transformerアーキテクチャに基づく小型画像分類モデルで、EuroSATデータセットで微調整されており、リモートセンシング画像分類タスクに適しています。
画像分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#高精度画像分類#リモートセンシング画像認識#Swin-Transformerアーキテクチャ
ダウンロード数 11
リリース時間 : 12/7/2022

モデル概要

このモデルはSwin Transformerアーキテクチャの小型バージョンで、リモートセンシング画像分類タスク向けに最適化されています。EuroSATデータセットで微調整後、さまざまな種類の衛星画像を効率的かつ正確に識別できます。

モデル特徴

高精度
評価データセットで98.52%の精度を達成し、優れた性能を発揮します。
効率的なアーキテクチャ
Swin Transformerの小型バージョンを採用し、性能を維持しながら計算リソースの需要を低減します。
リモートセンシング画像最適化
衛星およびリモートセンシング画像分類タスク向けに特別に最適化されています。

モデル能力

衛星画像分類
リモートセンシング画像認識
多クラス画像分類

使用事例

リモートセンシング分析
土地被覆分類
衛星画像中の森林、農地、都市など、さまざまな土地被覆タイプを識別します。
精度は98.52%に達します
環境モニタリング
森林伐採、都市拡張などの地表変化を監視します。
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