# Swin Transformerファインチューニング

Swin Transformer Tinyアーキテクチャを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、テストセットで98.8%の精度を達成

Swin Transformerアーキテクチャに基づくファインチューニング画像分類モデルで、画像フォルダデータセットで99.17%の検証精度を達成

Swin Transformerアーキテクチャに基づく鳥類画像分類モデルで、鳥類データセットでファインチューニングされ、精度は69.19%

Swin Transformerアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、画像フォルダデータセットでファインチューニングされ、精度96.67%を達成

Swin Transformer Tiny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、精度97.24%を達成

これはSwin Transformerアーキテクチャに基づく視覚モデルで、ファインチューニング後に画像分類タスクで優れた性能を発揮します。

Swin Transformer Tinyアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、カスタム画像データセットで130エポックのファインチューニングを行い、精度90.23%を達成

これはSwin Transformer Tinyアーキテクチャに基づく視覚モデルで、EuroSATデータセットでファインチューニングされ、主に画像分類タスクに使用されます。

このモデルはmicrosoft/swin-tiny-patch4-window7-224をファインチューニングした皮膚がん画像分類モデルで、精度は72.75%です。