Resnet34 Cifar100

🚀 圖像分類模型ResNet34

本模型基於ResNet34架構，在CIFAR - 100數據集上進行訓練，可用於圖像分類任務，具有較高的分類準確率。

🚀 快速開始

使用以下代碼即可快速使用該模型：

import detectors
import timm

model = timm.create_model("resnet34_cifar100", pretrained=True)

✨ 主要特性

• 高準確率：在CIFAR - 100測試集上的準確率達到0.7978。
• 開源許可：採用MIT許可證，便於開發者使用和修改。

📦 安裝指南

文檔未提及具體安裝步驟，可參考timm庫的官方安裝說明進行安裝。

📚 詳細文檔

模型信息

訓練超參數

📄 許可證

本模型採用MIT許可證。

本模型卡片由Eduardo Dadalto創建。