# CIFAR10ファインチューニング

Vit Finetuned Vanilla Cifar10 0
Apache-2.0
Vision Transformer (ViT)アーキテクチャを基にCIFAR-10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、精度99.2%達成
画像分類 Transformers
V
02shanky
68
1
Vitforimageclassification
Apache-2.0
このモデルはgoogle/vit-base-patch16-224-in21kをCIFAR10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96.78%です。
画像分類 Transformers
V
Andron00e
43
2
Swin Tiny Patch4 Window7 224 Cifar10
Apache-2.0
Swin Transformerアーキテクチャに基づく微小モデル、CIFAR-10画像分類タスク向けにファインチューニング
画像分類 Transformers
S
Skafu
94
1
Swin Base Patch4 Window7 224 In22k Finetuned Cifar10
Apache-2.0
このモデルはSwin Transformerアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、CIFAR-10データセットでファインチューニング後98.9%の精度を達成しています。
画像分類 Transformers
S
Weili
19
0
Vit Base Patch16 224 Finetuned Cifar10
Apache-2.0
これはVision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく画像分類モデルで、CIFAR10データセットでファインチューニングされ、98.76%の精度を達成しました。
画像分類 Transformers
V
Weili
15
0
Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Cifar10 Album Vitvmmrdb Make Model Album Pred
Apache-2.0
ViTアーキテクチャに基づくVision Transformerモデルで、CIFAR-10データセットでファインチューニングされ、画像分類タスクに使用されます
画像分類 Transformers
V
venetis
30
0
Convnext Tiny Finetuned Cifar10
Apache-2.0
このモデルはConvNeXTアーキテクチャのミニバージョンで、cifar10データセットでファインチューニングされており、画像分類タスクに適しています。
画像分類 Transformers
C
ahsanjavid
2,014
1
Resnet 50 Cifar10 Quality Drift
Apache-2.0
ResNet-50アーキテクチャに基づき、CIFAR-10品質シフト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
画像分類 Transformers
R
arize-ai
29
0
Vit Base Cifar10
Apache-2.0
ViTアーキテクチャに基づきCIFAR10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
画像分類 Transformers
V
thapasushil
36
1
Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Cifar10
Apache-2.0
Google Vision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく事前学習モデルで、CIFAR-10データセットでファインチューニングされ、画像分類タスクに使用されます。
画像分類 Transformers
V
aaraki
16.69k
10
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