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Vit Base Patch32 224 In21 Leicester Binary
Google Vision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく二分類画像分類モデルで、特定のデータセットで微調整され高精度分類を実現
ダウンロード数 15
リリース時間 : 12/6/2022
モデル概要
これはViTアーキテクチャに基づく視覚Transformerモデルで、二分類タスク専用に微調整されており、評価セットで優れた性能(F1スコア0.9873)を発揮します。
モデル特徴
高精度分類
評価セットで0.9873のF1スコアを達成し、優れた性能を発揮
ViTアーキテクチャ採用
Vision Transformerアーキテクチャを採用し、自己注意機構を用いて画像を処理
効率的な微調整
事前学習済みモデルを基に微調整することで、トレーニングリソースを節約
モデル能力
画像分類
二分類タスク処理
視覚的特徴抽出
使用事例
医療画像分析
病変検出
医療画像内の特定の病変特徴を識別するために使用
工業品質検査
不良品検出
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