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Vit Test 1 95
V

Vit Test 1 95

25khattabによって開発
これはVision Transformerアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、精度は95.02%に達します。
画像分類
Transformers
#高精度画像分類#ViTアーキテクチャ#汎用物体認識
ダウンロード数 15
リリース時間 : 6/10/2022

モデル概要

このモデルは画像分類タスク用で、HuggingPicsフレームワークによって自動生成され、様々な画像認識シナリオに適用できます。

モデル特徴

高精度
テストセットで95.02%の精度を達成し、優れた性能を発揮します。
ViTアーキテクチャ採用
Vision Transformerアーキテクチャを採用し、画像中のグローバルな特徴を効果的に捉えることができます。
使いやすさ
HuggingPicsフレームワークによって自動生成され、迅速なデプロイと使用が容易です。

モデル能力

画像分類
物体認識

使用事例

汎用画像認識
日常品分類
日常生活の物品を分類・識別します
精度は95.02%に達します
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