# リモートセンシング画像分類

microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224を画像フォルダデータセットで微調整した視覚モデル

microsoft/beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k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

GoogleのViT基本アーキテクチャに基づき、EuroSATリモートセンシング画像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

Google Vision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく事前学習モデルで、EuroSatデータセットでファインチューニングされており、リモートセンシング画像分類タスクに適しています。

Swin Transformerアーキテクチャに基づく小型画像分類モデル、画像フォルダデータセットでファインチューニング済み

Swin Transformer Tiny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、画像フォルダデータセットでトレーニング済み

画像フォルダデータセットで微調整されたConvNeXt-Tinyモデル、画像分類タスクに適しています

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、衛星画像分類タスクに使用されます

Swin Transformer Tiny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、画像フォルダデータセットでトレーニング済み

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

ResNet-50アーキテクチャを基にimagefolder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82.4%

microsoft/resnet-50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

Google Vision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく画像分類モデル、EuroSATデータセットでファインチューニング

Swin Transformer Tinyアーキテクチャに基づく微調整モデルで、画像分類タスク用、評価セットで100%の精度を達成

このモデルはmicrosoft/resnet-50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バージョンで、主に画像分類タスクに使用されます。

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。

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

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