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Mnist Digit Classification 2022 09 04
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Mnist Digit Classification 2022 09 04

farleyknightによって開発
これはVision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づくMNIST手書き数字分類モデルで、MNISTデータセットでファインチューニング後、99.23%の精度を達成しました。
画像分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#手書き数字認識#高精度分類#ViTファインチューニング
ダウンロード数 740
リリース時間 : 9/4/2022

モデル概要

このモデルはgoogle/vit-base-patch16-224-in21kをベースモデルとして使用し、MNIST手書き数字データセットでファインチューニングされ、0-9の数字の画像分類タスク専用です。

モデル特徴

高精度
MNISTテストセットで99.23%の分類精度を達成
ViTアーキテクチャベース
Vision Transformerアーキテクチャを使用し、従来のCNNと比べてより優れた特徴抽出能力を持つ可能性がある
軽量ファインチューニング
事前学習済みモデルを基にファインチューニングを行い、トレーニング効率が高い

モデル能力

手書き数字認識
画像分類
数字0-9分類

使用事例

教育
手書き数字課題の自動採点
教育現場で学生が手書きした数字の解答を自動認識するために使用
認識精度99.23%
金融
小切手の数字認識
小切手に記載された手書き金額数字を認識
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