AIbase
JA
ホーム
Vit Base Patch16 224 Finetuned Eurosat
V

Vit Base Patch16 224 Finetuned Eurosat

Weiliによって開発
ViTアーキテクチャに基づくVision Transformerモデルで、画像分類タスクでファインチューニング後に98.89%の精度を達成
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#ViTファインチューニングモデル#リモートセンシング画像認識
ダウンロード数 32
リリース時間 : 12/7/2022

モデル概要

このモデルはGoogleのViT-base-patch16-224事前学習モデルをベースに、画像フォルダデータセットでファインチューニングした画像分類モデルです。主に高精度画像分類タスクに使用されます。

モデル特徴

高精度
評価データセットで98.89%の分類精度を達成
ViTアーキテクチャ採用
Vision Transformer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
効率的なファインチューニング
わずか3エポックの訓練で高性能を実現

モデル能力

画像分類
視覚的特徴抽出

使用事例

リモートセンシング画像分析
土地被覆分類
衛星画像中の土地被覆タイプを分類
精度は98.89%に達する
汎用画像分類
物体認識
画像中の主要物体カテゴリを識別
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
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase