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Histo Train Vit
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Histo Train Vit
由tcvrishank開發
基於google/vit-base-patch16-224微調的圖像分類模型，在評估集上準確率達到82.5%
下載量 18
發布時間 : 3/25/2023
模型概述
該模型是基於Vision Transformer (ViT)架構的圖像分類模型，專門針對特定圖像數據集進行了微調。
模型特點
高準確率
在評估集上達到82.5%的準確率
基於ViT架構
使用Vision Transformer架構，適合處理圖像數據
微調模型
在特定數據集上進行微調，適合專業領域的圖像分類任務
模型能力
圖像分類
特徵提取
使用案例
醫學圖像分析
組織病理圖像分類
可用於醫學領域的組織病理圖像分類任務
準確率82.5%
通用圖像識別
物體分類
可用於一般物體的圖像分類任務
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