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基於ViT架構的NSFW圖像分類模型，通過監督學習在ImageNet-21k數據集上預訓練，並在80,000張圖像上微調，用於區分正常和NSFW內容。

基於Vision Transformer架構的圖像分類模型，在ImageNet-21k數據集上預訓練，適用於多類別圖像分類任務

基於DINOv2方法訓練的小尺寸視覺Transformer模型，通過自監督學習提取圖像特徵

基於ImageNet-21k預訓練和ImageNet微調的視覺變換器模型，用於圖像分類任務

基於ImageNet-21k數據集預訓練的視覺Transformer模型，用於圖像分類任務。

基於DINOv2方法訓練的視覺Transformer模型，通過自監督學習提取圖像特徵

一個基於PyTorch和HuggingPics構建的圖像分類模型，用於識別圖像中的性別

基於Vision Transformer (ViT)架構的圖像分類模型，專門用於檢測圖像是否包含NSFW（不安全）內容。

混合視覺變換器（ViT）模型結合了卷積網絡和Transformer架構，用於圖像分類任務，在ImageNet上表現出色。

這是一個基於PyTorch框架和HuggingPics工具生成的圖像分類模型，專門用於性別分類任務。