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Convnext Tiny 224 Finetuned On Unlabelled IA With Snorkel Labels
C

Convnext Tiny 224 Finetuned On Unlabelled IA With Snorkel Labels

ImageINによって開発
これはConvNeXt-Tinyアーキテクチャに基づくコンピュータビジョンモデルで、スノーケルで生成された擬似ラベルを使用して教師なしデータで微調整されています
画像分類
Transformers
#スノーケル弱教師あり学習#ConvNeXtアーキテクチャ#高精度分類
ダウンロード数 14
リリース時間 : 10/13/2022

モデル概要

このモデルはConvNeXt-Tinyアーキテクチャのバリアントで、ラベル付けされていない画像データに対して特別な微調整プロセスを経ており、スノーケルフレームワークで生成された擬似ラベルを使用してトレーニングされています。汎用画像分類タスクに適しています。

モデル特徴

教師なしデータ微調整
スノーケルフレームワークで生成された擬似ラベルを使用して教師なしデータでトレーニングし、ラベル付けデータへの依存を軽減
効率的なアーキテクチャ
ConvNeXt-Tinyアーキテクチャに基づき、比較的高い精度を維持しながらモデルサイズが小さい
ロバストな性能
複数の評価指標でバランスの取れた性能を発揮し、F1値は0.8058を達成

モデル能力

画像分類
特徴抽出
転移学習

使用事例

汎用画像認識
製品分類
ECプラットフォーム上の製品画像を分類
精度86.29%を達成
コンテンツ審査
画像内の不適切なコンテンツを識別
F1値0.8058
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