Vit Base Patch16 224 Finetuned Og Dataset 10e
V
Vit Base Patch16 224 Finetuned Og Dataset 10e
Developed by Gokulapriyan
GoogleのViTモデルをカスタム画像データセットでファインチューニングしたVision Transformerモデル、評価精度97.7%
Downloads 17
Release Time : 2/18/2023
Model Overview
このモデルはGoogleのViT-base-patch16-224アーキテクチャを画像分類タスクでファインチューニングしたバージョンで、汎用画像認識タスクに適しています
Model Features
高精度
評価データセットで97.7%の分類精度を達成
効率的な推論
1秒あたり46.82サンプルを処理可能、リアルタイムアプリケーションに適している
Transformerアーキテクチャベース
先進的なVision Transformerアーキテクチャを採用し、強力な特徴抽出能力を有する
Model Capabilities
画像分類
特徴抽出
転移学習
Use Cases
コンピュータビジョン
汎用画像分類
様々な画像を分類・識別
評価精度97.7%
転移学習ベースモデル
他の視覚タスクの事前学習モデルとして利用可能
Featured Recommended AI Models
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers Supports Multiple Languages

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers English

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム Chinese
R
uer
2,694
98