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Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Main Gpu 20e Final

Developed by Gokulapriyan
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
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Release Time : 3/16/2023

Model Overview

このモデルはmicrosoft/swin-tiny-patch4-window7-224をファインチューニングした画像分類モデルで、汎用画像分類タスクに適しています

Model Features

高精度
検証セットで99.17%の分類精度を達成
Swin Transformerアーキテクチャ
先進的なSwin Transformerアーキテクチャを採用し、階層的特徴表現能力を有する
効率的なファインチューニング
事前学習モデルに基づき20エポックのファインチューニングを実施し、迅速な収束を実現

Model Capabilities

画像分類
特徴抽出
転移学習

Use Cases

汎用画像分類
物体認識
画像内の主要な物体カテゴリを識別
検証セットで99.17%の精度を達成
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