AIbase
JA
ホーム
Vit Cifar100
V

Vit Cifar100

Ahmed9275によって開発
GoogleのViTベースモデルをCifar100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89.85%を達成
画像分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#ViTファインチューニングモデル#Cifar100高精度#少数サンプル画像分類
ダウンロード数 920
リリース時間 : 5/18/2022

モデル概要

このモデルはVision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく画像分類モデルで、Cifar100データセット向けに特別にファインチューニングされており、汎用画像分類タスクに適しています

モデル特徴

高精度
Cifar100テストセットで89.85%の分類精度を達成
ViTアーキテクチャ採用
Vision Transformerアーキテクチャを採用し、自己注意メカニズムで画像を処理
効率的なファインチューニング
わずか4エポックのトレーニングで良好な性能を実現

モデル能力

画像分類
マルチクラス認識

使用事例

コンピュータビジョン
汎用画像分類
Cifar100データセットの100クラスの画像を分類
89.85%のテスト精度
教育研究
コンピュータビジョン教育のベンチマークモデルとして利用可能
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase