モデル選定

ViT微調整モデル

# ViT微調整モデル

Vit Liveness Detection V1.0

このモデルはTransformerライブラリに基づく顔生体検知モデルで、評価セットで優れた性能を発揮しました。

人の顔に関係がある

Facial Expression Detection

事前学習モデルを微調整した顔表情認識モデルで、8種類の異なる顔表情を効果的に認識できます。

人の顔に関係がある

VIT VoxCelebSpoof Mel Spectrogram Synthetic Voice Detection

ディープラーニングに基づく合成音声検出モデルで、事前学習モデルの微調整により、効率的かつ正確な合成音声検出を実現します。

話者の処理

Transformers 英語

Stool Condition Classification

GoogleのViTモデルを微調整した便画像分類用モデルで、精度は94.17%

Watermark Detector

ViTアーキテクチャに基づくビジュアルモデルで、画像内のウォーターマークを検出するために使用されます。

Plant Vit Model 1

ViTアーキテクチャに基づく植物画像分類モデルで、未知のデータセットで微調整後、99.95%の検証精度を達成

Diabetic Retinopathy 224 Procnorm Vit

GoogleのViTモデルを微調整し、糖尿病網膜症の分類タスクに使用し、正解率は74.31%です。

Vit Model Jmrv002

GoogleのViTモデルをbeansデータセットで微調整した高精度画像分類モデル

Platzi Vit Model Joaquin Romero

Google Vision Transformer(ViT)アーキテクチャに基づいて微調整された豆類葉病分類モデル

Vit Base Game Icons

ViTアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、ゲーム広告データセットで微調整されました。

Vit Model Julio Test

このモデルはGoogleのViTアーキテクチャをbeansデータセットで微調整した画像分類モデルで、検証セットで97.74%の精度を達成しました。

Corn Leaf Detector

ViTアーキテクチャに基づくトウモロコシ葉検出モデルで、評価セットで91.54%の精度を達成

Platzi Vit Model Javi Javiai

このモデルはGoogleのViTアーキテクチャをbeansデータセットで微調整した画像分類モデルで、精度は97.74%を達成しています。

Vit Base Patch16 224 In21k Brain Tumor Diagnosis

Vision Transformer (ViT)に基づく脳腫瘍MRI画像分類モデルで、MRI画像に脳腫瘍が検出されるかどうかを区別します。

Transformers 英語

Vit Base Patch16 224 In21k Covid 19 Ct Scans

ViTアーキテクチャに基づくCOVID-19肺CTスキャン画像分類モデルで、COVID-19が検出されたCTスキャンと検出されなかったものを区別するために使用されます

Transformers 英語

Platzi Vit Model Omar Espejel

これはGoogleのViTモデルをbeansデータセットで微調整した画像分類モデルで、精度は98.5%に達します。

Vit Model Juan Bula

GoogleのViTモデルをbeansデータセットで微調整した画像分類モデルで、豆類の葉の健康状態を識別するために使用されます

GoogleのViTモデルを豆類データセットで微調整した高精度画像分類モデル

Vit Base Beans Demo V5

GoogleのViTベースモデルをbeansデータセットで微調整した画像分類モデルで、精度は98.5%

Vit Base Beans Demo V5

GoogleのViTベースモデルを画像フォルダデータセットで微調整したVision Transformerモデル

google/vit-base-patch16-224-in21kをbeansデータセットで微調整したVision Transformerモデル

Vc Bantai Vit Withoutambi Adunest V1

GoogleのViT-baseモデルを微調整した高精度画像分類モデルで、評価セットで91.81%の精度を達成

NASA SDOミッションデータに初めて適用されたビジュアルTransformerモデル、太陽活動領域分類用

Vit Finetuned Chest Xray Pneumonia

Vision Transformer (ViT)アーキテクチャを基に微調整した胸部X線肺炎検出モデルで、肺炎検出タスクにおいて95.51%の精度を達成しています。

Google Vision Transformer (ViT)アーキテクチャを微調整した豆類の葉の病害分類モデルで、beansデータセットで98.5%の精度を達成

Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Cifar10

これはGoogleのViT基礎モデルに基づき、CIFAR10データセットで微調整されたビジュアルTransformerモデルで、画像分類タスクに使用されます。

Pokemon Classifier

Vision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づくポケモン画像分類モデルで、異なる種類のポケモンを識別できます。

おすすめAIモデル

Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct

タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。

対話システム

Transformers 英語

Roberta Base Chinese Extractive Qa

RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。

質問応答システム中国語

AIbase

未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース

English 简体中文繁體中文にほんご

© 2025AIbase