Resnet34 Cifar10

🚀 小型ResNet34圖像分類模型

本項目是一個基於CIFAR-10數據集訓練的小型ResNet34模型，可用於圖像分類任務，模型在測試集上達到了較高的準確率。

🚀 快速開始

使用以下代碼開始使用該模型：

import detectors
import timm

model = timm.create_model("resnet34_cifar10", pretrained=True)

✨ 主要特性

• 高準確率：在CIFAR-10數據集上測試準確率達到0.954。
• 預訓練模型：可以直接使用預訓練的權重進行推理。

📦 安裝指南

文檔未提及具體安裝步驟，可參考timm庫的官方安裝說明。

💻 使用示例

基礎用法

import detectors
import timm

model = timm.create_model("resnet34_cifar10", pretrained=True)

📚 詳細文檔

訓練數據

訓練數據使用的是CIFAR-10數據集。

訓練超參數

測試數據

測試數據同樣使用的是CIFAR-10數據集。

📄 許可證

本模型採用MIT許可證。

本模型卡片由Eduardo Dadalto創建。