# ResNetファインチューニング

このモデルはmicrosoft/resnet-50を未知のデータセットでファインチューニングしたバージョンで、主に画像分類タスクに使用され、評価セットで84.86%の精度を達成しました。

ResNet-18をファインチューニングしたフォント認識モデルで、テストセットでの精度は78.1%

これはヘブライ語手書きデータセットでファインチューニングされたResNetモデルで、ヘブライ語手書き文字の分類タスクに使用されます。

ResNet-50をファインチューニングした顔分類モデルで、評価データセットで94.16%の精度を達成

マイクロソフトResNet-50をファインチューニングした顔分類モデルで、検証セットで99.84%の精度を達成

microsoft/resnet-50をファインチューニングした脳腫瘍画像分類モデルで、評価セットでの精度は91.71%

microsoft/resnet-18をファインチューニングした画像分類モデルで、fl_image_category_dsデータセットでトレーニング済み

マイクロソフトResNet-50アーキテクチャを基にファインチューニングしたスタンプ分類モデルで、画像分類タスクにおいて64.5%の精度を達成

マイクロソフトResNet-50モデルを画像フォルダ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97.64%

Fashion_MNIST_quality_driftデータセットでResNet-50アーキテクチャを基にファインチューニングした画像分類モデル、精度73%

ResNet-18アーキテクチャを基にEuroSAT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

ResNet-18アーキテクチャをベースにファインチューニングしたドッグフード画像分類モデルで、lewtun/dog_foodデータセットで89.6%の精度を達成。