Beit Base Land Cover V0.1
B
Beit Base Land Cover V0.1
dfurmanによって開発
BEiTアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、画像フォルダデータセットでファインチューニングされ、精度98.7%を達成
ダウンロード数 22
リリース時間 : 11/18/2022
モデル概要
このモデルはmicrosoft/beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k事前学習モデルを画像分類タスク用にファインチューニングしたバージョンで、様々な自然景観画像カテゴリの識別に優れています。
モデル特徴
高精度分類
評価データセットで98.7%の精度を達成し、優れた性能を発揮
転移学習最適化
強力なBEiT事前学習モデルを基にファインチューニングし、事前学習知識を最大限活用
多様なシーン適応
樹冠層、低木、不透水面、水域など様々な景観を識別可能なことを示す例
モデル能力
画像分類
自然景観認識
多カテゴリ画像識別
使用事例
環境モニタリング
植生被覆分析
樹冠層と低木など異なる植生タイプを識別
異なる植生タイプを正確に区別
水域識別
画像中の水域領域を検出
高精度な水域識別
都市計画
地表特徴分析
不透水面などの人工構造物を識別
人工地表特徴を正確に分類
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