モデル選定

自己教師あり特徴抽出

# 自己教師あり特徴抽出

OceanSAR-1は合成開口レーダー(SAR)画像解析のために特別に設計された視覚基盤モデルで、海洋観測タスクに特に適しています。

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Convnextv2 Tiny.fcmae

ConvNeXt-V2ベースの自己教師あり特徴表現モデルで、全畳み込みマスク自己符号化器フレームワーク(FCMAE)を使用して事前学習されており、画像特徴抽出やファインチューニングタスクに適しています。

Convnextv2 Femto.fcmae

ConvNeXt-V2ベースの自己教師あり特徴表現モデルで、完全畳み込みマスク自己符号化器フレームワーク（FCMAE）を使用して事前学習されています。

Convnextv2 Base.fcmae

ConvNeXt-V2ベースの自己教師あり特徴表現モデルで、全畳み込みマスク自己エンコーダーフレームワーク(FCMAE)を使用して事前学習

Convnextv2 Atto.fcmae

ConvNeXt-V2ベースの自己教師あり特徴表現モデルで、全畳み込みマスク自己符号化器フレームワーク(FCMAE)を使用して事前学習されており、画像分類や特徴抽出タスクに適しています。

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