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Vit Base Patch16 224 In21k Wwwwii
このモデルはGoogleのViTモデルを未知のデータセットでファインチューニングしたバージョンで、主に画像分類タスクに使用されます。
ダウンロード数 22
リリース時間 : 9/3/2022
モデル概要
これはVision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく画像分類モデルで、google/vit-base-patch16-224-in21kをベースにファインチューニングされています。
モデル特徴
ViTアーキテクチャベース
Vision Transformerアーキテクチャを使用しており、画像データの処理に適しています
ファインチューニング版
Googleの事前学習済みモデルをベースにファインチューニングされています
中規模
ViT-baseアーキテクチャに基づき、パラメータ規模が適度です
モデル能力
画像分類
特徴抽出
使用事例
コンピュータビジョン
汎用画像分類
一般的な物体やシーンの分類に使用可能
検証精度58.45%、Top-3精度78.45%
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
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
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