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Beit Finetuned
このモデルはCIFAR-10データセットで微調整されたBEiT基本バージョンで、画像分類タスクに特化しており、評価セットで99.18%の精度を達成しました。
ダウンロード数 24
リリース時間 : 5/18/2022
モデル概要
BEiTアーキテクチャに基づく微調整モデルで、高精度画像分類タスク向けに特別に最適化されており、CIFAR-10データセットでの性能が向上しています。
モデル特徴
高精度
CIFAR-10テストセットで99.18%の分類精度を達成
効率的な微調整
わずか3回のトレーニングで優れた性能を発揮
転移学習能力
BEiT事前学習モデルを基にしており、優れた特徴抽出能力を有する
モデル能力
画像分類
転移学習
コンピュータビジョンタスク
使用事例
画像認識
CIFAR-10画像分類
CIFAR-10データセット内の10クラスの物体を正確に分類
99.18%精度
教育研究
コンピュータビジョン教育
画像分類タスクのベンチマークモデルとして教育デモンストレーションに使用
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