exper_batch_16_e4オープンソース画像分類モデル - 無料でデプロイして高い精度の画像分類を実現

Exper Batch 16 E4

sudo-sによって開発

google/vit-base-patch16-224-in21kをベースにsudo-s/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90.59%

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リリース時間 : 6/26/2022

モデル概要

このモデルはVision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく画像分類モデルで、特定のデータセットでファインチューニングされており、主に画像分類タスクに使用されます。

高精度

評価データセットで90.59%の精度を達成し、優れた性能を発揮

ViTアーキテクチャ採用

Vision Transformerアーキテクチャを採用し、強力な画像特徴抽出能力を有する

効率的なファインチューニング

比較的少ない訓練エポック数(4エポック)で良好な性能を達成

画像分類

特徴抽出

植物学研究

植物標本分類

植物標本画像の分類識別

精度90.59%

汎用画像分類

汎用物体認識

様々な物体の画像分類タスクに使用可能

このモデルは、google/vit-base-patch16-224-in21k を sudo-s/herbier_mesuem1 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す。評価セットでは以下の結果を達成しています。

このモデルは画像分類タスクに使用できます。事前学習済みのモデルをファインチューニングして、特定のデータセットに適用することができます。

このモデルは、Transformerベースの画像分類モデルであり、事前学習済みのモデルを特定のデータセットでファインチューニングしています。

このモデルは画像分類タスクに使用することを想定しています。ただし、特定のデータセットやタスクに対して最適化されているため、他のデータセットやタスクでの性能は保証されません。

モデルは sudo-s/herbier_mesuem1 データセットを使用して学習および評価されています。

学習中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。