# スモールウィンドウアテンション

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 Tinyアーキテクチャに基づく視覚モデルで、画像分類タスクに対して10エポックのファインチューニングを実施

Swin Transformerアーキテクチャに基づくファインチューニングモデルで、皮膚癌画像分類タスク専用

Swin Transformer Tinyアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、カスタムデータセットで50エポックのファインチューニングを行い、79.73%の精度を達成

Swin Transformer Tinyアーキテクチャを基に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

Swin Transformer Tinyアーキテクチャに基づく視覚モデルで、EuroSATデータセットで微調整され、画像分類タスクに使用されます

Swin Transformerアーキテクチャに基づく視覚モデルで、脳腫瘍画像分析のためにファインチューニングされています

このモデルはSwin Transformerアーキテクチャに基づく微調整版で、画像分類タスク専用に設計されており、EuroSATデータセットで97.26%の精度を達成しました。

これはSwin Transformerアーキテクチャに基づく微小モデルで、画像分類タスク向けに設計され、EuroSATデータセットでファインチューニングされています。