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Supervised Contrastive Learning Cifar10
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Supervised Contrastive Learning Cifar10

keras-ioによって開発
これは監督付きコントラスト学習技術を用いて訓練されたCIFAR - 10画像分類モデルで、テスト精度は81.06%に達します。
画像分類オープンソースライセンス:Apache-2.0#監督付きコントラスト学習#画像特徴強化#小サンプル最適化
ダウンロード数 29
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは監督付きコントラスト学習方法を使用してCIFAR - 10データセットで訓練され、飛行機、自動車、鳥など10種類の一般的な物体の画像分類が可能です。従来の方法と比較して、コントラスト学習を採用することでモデルの性能が向上しています。

モデル特徴

監督付きコントラスト学習
Prannay Khoslaらが提案した監督付きコントラスト学習方法を採用し、従来の分類方法と比較してより識別性の高い特徴表現を学習できます。
性能向上
コントラスト学習方法により、モデルのCIFAR - 10でのテスト精度が81.06%に達し、従来の方法(79.88%)より向上しています。
軽量実装
tf - kerasに基づいて実装されており、デプロイと統合が容易です。

モデル能力

画像分類
特徴抽出

使用事例

コンピュータビジョン
物体認識
画像中の一般的な物体のクラスを識別します。
CIFAR - 10データセットで81.06%の精度を達成しました。
教育デモ
コンピュータビジョンにおけるコントラスト学習の応用を教えるために使用します。
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