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Flyswot Test
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Flyswot Test
davanstrienによって開発
ConvNeXtアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、画像フォルダのデータセットで微調整されました。
ダウンロード数 23
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルはConvNeXt - Baseアーキテクチャに基づくビジョンモデルで、微調整後に画像分類タスクに使用できます。評価では高いF1スコア（0.9595）と速い推論速度（毎秒69.6サンプル）を示しました。
モデル特徴
効率的な推論
評価では毎秒69.6サンプルを処理でき、リアルタイムアプリケーションシナリオに適しています。
高い正確性
評価セットで0.9595のF1スコアを達成し、優れた性能を示しました。
転移学習
事前学習されたConvNeXt - Baseモデルを微調整し、大規模事前学習の利点を十分に活用します。
モデル能力
画像分類
ビジュアル特徴抽出
使用事例
コンピュータビジョン
汎用画像分類
入力された画像を分類識別します。
評価F1スコア0.9595
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