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Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Eurosat
Swin Transformerアーキテクチャに基づく微調整済み画像分類モデルで、画像フォルダデータセットにおいて97.44%の精度を達成
ダウンロード数 51
リリース時間 : 4/12/2022
モデル概要
このモデルはmicrosoft/swin-tiny-patch4-window7-224事前学習モデルを画像分類タスクで微調整したバージョンで、画像分類タスクの処理に優れています
モデル特徴
高精度
評価データセットで97.44%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、優れた視覚的特徴抽出能力を有する
軽量モデル
tinyバリアント設計で、リソースが限られた環境での展開に適している
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
97.44%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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