# 画像分類の最適化

Hieraは効率的な階層型ビジョントランスフォーマーモデルで、画像・動画タスクにおいて優れた性能と高速処理を実現

Hieraは階層型視覚Transformerモデルで、高速で強力かつシンプルな特性を持ち、画像・動画タスクにおいて既存技術を凌駕しつつ高速に動作します。

Hieraは階層型ビジョントランスフォーマーモデルで、高速・強力・シンプルな特性を兼ね備え、幅広い画像・動画タスクにおいて既存技術を凌駕するとともに、実行速度を大幅に向上させます。

Hieraは階層型ビジョントランスフォーマーモデルで、高速性、強力な機能、ミニマリストな設計を兼ね備え、画像・動画タスクにおいて既存技術を大幅に上回る性能と計算効率を発揮

Hieraは階層型視覚Transformerモデルで、高速・強力かつ非常に簡潔な特徴を持ち、幅広い画像・動画タスクにおいて現行の最先端技術を凌駕するとともに、大幅な速度向上を実現しています。

ResNet-50アーキテクチャを微調整した顔表情認識モデルで、FER2013データセットで訓練され、精度は68.47%

imagenet-1kで訓練されたRegNetモデル、ニューラルアーキテクチャサーチによって設計された効率的な視覚モデル

ResNet152は深度残差学習に基づく画像分類モデルで、残差接続により深度ネットワークの学習における勾配消失問題を解決します。