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Exper Batch 32 E8
google/vit-base-patch16-224-in21kモデルをherbier_mesuem1データセットでファインチューニングした画像分類モデルで、精度は91.13%
ダウンロード数 31
リリース時間 : 6/26/2022
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、植物標本画像に特化して最適化されています
モデル特徴
高精度
評価セットで91.13%の分類精度を達成
効率的なファインチューニング
事前学習済みViTモデルを基に効率的にファインチューニング、わずか8トレーニングエポックで完了
最適化されたトレーニング
混合精度トレーニングと線形学習率スケジューラを使用してトレーニングプロセスを最適化
モデル能力
植物標本画像分類
高精度視覚認識
転移学習応用
使用事例
植物学研究
植物標本自動分類
博物館や研究機関の植物標本デジタル分類に使用
精度91.13%
教育応用
植物識別教育ツール
植物学教育の補助識別ツールとして利用可能
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