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Swin Base Patch4 Window7 224 In22k Finetuned Cifar10
このモデルはSwin Transformerアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、CIFAR-10データセットでファインチューニング後98.9%の精度を達成しています。
ダウンロード数 19
リリース時間 : 12/7/2022
モデル概要
これはCIFAR-10データセットでファインチューニングされたSwin Transformerモデルで、主に画像分類タスクに使用されます。
モデル特徴
高精度
CIFAR-10テストセットで98.9%の分類精度を達成
Swin Transformerベース
先進的なSwin Transformerアーキテクチャを採用し、強力な特徴抽出能力を有する
転移学習
ImageNet-22kで事前学習したモデルをファインチューニングし、性能を効果的に向上
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
CIFAR-10画像分類
CIFAR-10データセットの10クラス画像を分類
98.9%のテスト精度
汎用画像分類
同様の規模の他の画像分類タスクに転移適用可能
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