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Vit Base Highways 2
google/vit-base-patch16-224-in21kをファインチューニングしたビジョントランスフォーマーモデル、未知のデータセットで70%の精度を達成
ダウンロード数 14
リリース時間 : 11/19/2022
モデル概要
これはVision Transformerアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、ファインチューニング後、特定分野の画像認識タスクに使用可能
モデル特徴
効率的な画像認識
Transformerアーキテクチャに基づき、画像のグローバル特徴を効果的に捕捉
転移学習最適化
ImageNet-21kで事前学習後、特定タスクにファインチューニング
中規模モデル
ViT-baseアーキテクチャは性能と計算リソースのバランスが取れている
モデル能力
画像分類
特徴抽出
転移学習
使用事例
コンピュータビジョン
汎用画像分類
入力画像を分類識別
評価セットで70%の精度を達成
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
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