Convnext Tiny 224
ConvNeXTは純粋な畳み込みモデルで、ビジュアルトランスフォーマーの設計からインスピレーションを得て、ImageNet-1kデータセットで訓練され、トランスフォーマーを上回る性能を発揮します。
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Release Time : 3/2/2022
Model Overview
ConvNeXTは画像分類タスク向けに設計された最新の畳み込みニューラルネットワークで、ImageNet-1kデータセットで優れた性能を発揮します。
Model Features
純粋な畳み込みアーキテクチャ
純粋な畳み込み設計を採用し、トランスフォーマーの計算複雑さを回避します。
最新の設計
ResNetをベースに、Swin Transformerの設計理念を借りて最新化された改良を行います。
高性能
ImageNet-1kデータセットで同類のトランスフォーマーモデルを上回る性能を発揮します。
Model Capabilities
画像分類
ビジュアル特徴抽出
Use Cases
コンピュータビジョン
物体認識
画像中の物体のカテゴリを識別します。
ImageNet-1kデータセットで優れた性能を発揮します。
画像分類システム
自動化された画像分類システムを構築します。
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