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Deit Tiny Patch16 224

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DeiTは効率的に訓練された視覚Transformerモデルで、ImageNet-1kデータセットで事前学習と微調整が行われ、画像分類タスクに適しています。
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Release Time : 3/2/2022

Model Overview

このモデルはより効率的に訓練された視覚Transformer(ViT)で、ImageNet-1kデータセットで教師あり学習による事前学習と微調整が行われ、画像分類タスクに使用できます。

Model Features

効率的な訓練
従来の視覚Transformerと比較し、DeiTは注意メカニズムと蒸留技術により、より効率的な訓練を実現しました。
軽量
小型モデルはわずか5Mパラメータで、リソースが限られた環境に適しています。
高精度
ImageNet-1kで72.2%のtop-1精度を達成し、優れた性能を示しています。

Model Capabilities

画像分類
特徴抽出

Use Cases

コンピュータビジョン
画像分類
画像を1000のImageNetカテゴリのいずれかに分類します。
ImageNet-1kで72.2%のtop-1精度を達成しました。
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