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Vit Base Patch16 224 Finetuned Eurosat
V

Vit Base Patch16 224 Finetuned Eurosat

Developed by Weili
ViTアーキテクチャに基づくVision Transformerモデルで、画像分類タスクでファインチューニング後に98.89%の精度を達成
画像分類
Transformers
Open Source License:Apache-2.0#高精度画像分類#ViTファインチューニングモデル#リモートセンシング画像認識
Downloads 32
Release Time : 12/7/2022

Model Overview

このモデルはGoogleのViT-base-patch16-224事前学習モデルをベースに、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です。主に高精度画像分類タスクに使用されます。

Model Features

高精度
評価データセットで98.89%の分類精度を達成
ViTアーキテクチャ採用
Vision Transformerアーキテクチャを使用し、強力な画像特徴抽出能力を有する
効率的なファインチューニング
わずか3エポックの訓練で高性能を実現

Model Capabilities

画像分類
視覚的特徴抽出

Use Cases

リモートセンシング画像分析
土地被覆分類
衛星画像中の土地被覆タイプを分類
精度は98.89%に達する
汎用画像分類
物体認識
画像中の主要物体カテゴリを識別
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