AIbase
EN
Home
Vit Base Highways 2
V

Vit Base Highways 2

Developed by ogimgio
google/vit-base-patch16-224-in21kをファインチューニングしたビジョントランスフォーマーモデル、未知のデータセットで70%の精度を達成
画像分類
Transformers
Open Source License:Apache-2.0#ビジョントランスフォーマー#画像分類#高精度認識
Downloads 14
Release Time : 11/19/2022

Model Overview

これはVision Transformerアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、ファインチューニング後、特定分野の画像認識タスクに使用可能

Model Features

効率的な画像認識
Transformerアーキテクチャに基づき、画像のグローバル特徴を効果的に捕捉
転移学習最適化
ImageNet-21kで事前学習後、特定タスクにファインチューニング
中規模モデル
ViT-baseアーキテクチャは性能と計算リソースのバランスが取れている

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
入力画像を分類識別
評価セットで70%の精度を達成
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
AIbase
Empowering the Future, Your AI Solution Knowledge Base
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase