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Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Eurosat
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Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Eurosat

q2-jlbarによって開発
このモデルはmicrosoft/swin-tiny-patch4-window7-224を画像フォルダ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、評価セットで96.19%の精度を達成しました。
画像分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#高精度画像分類#リモートセンシング画像認識#Swin Transformerアーキテクチャ
ダウンロード数 14
リリース時間 : 6/1/2022

モデル概要

これはファインチューニングされたSwin Transformer画像分類モデルで、高精度な画像分類タスクに特化しています。

モデル特徴

高精度
評価セットで96.19%の分類精度を達成
Swin Transformerベース
先進的なSwin Transformerアーキテクチャを採用し、優れた画像理解能力を有する
軽量モデル
tinyバージョンを使用し、計算リソース要求が比較的低い

モデル能力

画像分類
視覚的特徴抽出

使用事例

リモートセンシング画像分析
土地被覆分類
衛星画像中の異なる土地タイプを分類
96.19%の精度
汎用画像分類
物体認識
画像中の主要な物体カテゴリを識別
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