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Syn10k Oct ViT Base 8Epochs V1
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Syn10k Oct ViT Base 8Epochs V1

g30rv17ysによって開発
ViTアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、8トレーニングサイクル後に92.5%の精度を達成
画像分類
Transformers
#高精度画像分類#ViTアーキテクチャ#短期間トレーニング
ダウンロード数 13
リリース時間 : 10/17/2022

モデル概要

このモデルはVision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく画像分類モデルで、汎用画像分類タスクに適しています。8トレーニングサイクル後、評価データセットで92.5%の精度を達成しました。

モデル特徴

高精度
評価データセットで92.5%の分類精度を達成
ViTアーキテクチャ採用
Vision Transformerアーキテクチャを採用し、視覚タスクにおけるTransformerの利点を組み合わせた
効率的なトレーニング
わずか8トレーニングサイクルで良好な性能を達成

モデル能力

画像分類
視覚的特徴抽出

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
精度92.5%を達成
視覚コンテンツ分析
画像中の視覚的特徴を抽出してさらなる分析に使用
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