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Vit Base Mnist

farleyknight-org-usernameによって開発
ViTアーキテクチャを基にMNISTデータセットでファインチューニングした画像分類モデルで、精度は99.49%
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リリース時間 : 8/21/2022

モデル概要

このモデルはGoogleのViT-baseアーキテクチャを基に、MNIST手書き数字データセットでファインチューニングした画像分類モデルで、0から9の手書き数字を識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
MNISTテストセットで99.49%の精度を達成
ViTアーキテクチャ採用
Vision Transformer(ViT)アーキテクチャを使用し、従来のCNNと比べて画像分類タスクで優位性がある
軽量ファインチューニング
事前学習済みモデルを基にファインチューニングしており、学習効率が高い

モデル能力

手書き数字認識
画像分類
数字認識

使用事例

教育
手書き数字認識システム
手書き数字の宿題や試験の自動採点に使用
認識精度99.49%
金融
小切手数字認識
小切手に書かれた手書き金額数字を自動認識
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