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Vit Base Cats Vs Dogs
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Vit Base Cats Vs Dogs

ismgar01によって開発
ViTアーキテクチャに基づく猫と犬の画像分類モデルで、cats_vs_dogsデータセットでファインチューニングされ、精度は99.37%
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#ペット識別#ViTファインチューニングモデル
ダウンロード数 22
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはGoogleのViT-base-patch16-224-in21k事前学習モデルを基に、cats_vs_dogsデータセットでファインチューニングされた画像分類モデルで、猫と犬の画像を区別するために特別に設計されています。

モデル特徴

高精度
cats_vs_dogsテストセットで99.37%の分類精度を達成
ViTアーキテクチャベース
Vision Transformer(ViT)アーキテクチャを使用し、強力な画像特徴抽出能力を有する
軽量ファインチューニング
事前学習モデルを基にファインチューニングされ、少量のトレーニングデータで優れた性能を発揮

モデル能力

画像分類
猫と犬の識別
視覚的特徴抽出

使用事例

ペット識別
ペット写真分類
写真中の動物が猫か犬かを自動識別
分類精度99.37%
ペットアプリ統合
ペット関連アプリに統合可能で自動分類機能を提供
教育デモ
機械学習教育
コンピュータビジョンと転移学習の教育事例として使用可能
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