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Cifar10 Outputs
C
Cifar10 Outputs
jimypbrによって開発
google/vit-base-patch16-224-in21kを基にCIFAR-10データセットでファインチューニングしたVision Transformerモデル
ダウンロード数 15
リリース時間 : 6/29/2022
モデル概要
このモデルはVision Transformerアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、CIFAR-10データセットに特化して最適化されており、10種類の一般的な物体を正確に識別できます。
モデル特徴
高精度
CIFAR-10テストセットで99.14%の精度を達成
ViTアーキテクチャ採用
Vision Transformerアーキテクチャを使用し、強力な画像特徴抽出能力を有する
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、効率的な学習が可能
モデル能力
画像分類
物体認識
使用事例
コンピュータビジョン
CIFAR-10画像分類
CIFAR-10データセットに含まれる10種類の物体を分類
99.14%のテスト精度
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