# SwinV2アーキテクチャ

SwinV2アーキテクチャに基づく画像方向補正モデルで、自動的に画像の方向を検出・修正します

SwinV2アーキテクチャに基づく画像タグ分類モデルで、画像内のコンテンツや特徴を自動識別

このモデルはSwin Transformer V2アーキテクチャに基づき、THFOOD-50タイ料理データセットで微調整された視覚分類モデルで、タイ料理の画像識別に特化しています。

SwinV2アーキテクチャに基づく軽量画像分類モデルで、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、97.83%の精度を達成

このモデルはSwin Transformer V2 Tinyアーキテクチャを基に微調整された画像分類モデルで、評価セットで96.35%の精度を達成しました。

Swin2SRはSwinV2 Transformerベースの画像超解像モデルで、4倍の画像拡大が可能、実シーン向けに設計されています。

Swin2SRはSwinV2 Transformerベースの画像超解像モデルで、2倍の画像拡大が可能

Swin2SRはSwinV2 Transformerアーキテクチャに基づく画像超解像モデルで、4倍の画像拡大が可能であり、圧縮画像の超解像再構築のために特別に設計されています。

SwinV2 Transformerに基づく画像超解像モデルで、4倍の画像拡大が可能

Swin2SRモデルは画像を2倍の超解像で拡大でき、SwinV2 Transformerアーキテクチャに基づいています。