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Finetuned Affecthq
F
Finetuned Affecthq
由Piro17開發
基於google/vit-base-patch16-224-in21k微調的圖像分類模型，在圖像文件夾數據集上訓練，評估準確率達71.79%。
下載量 18
發布時間 : 2/16/2023
模型概述
該模型是基於Vision Transformer (ViT)架構的圖像分類模型，經過微調後適用於特定圖像分類任務。
模型特點
高精度分類
在評估集上達到71.79%的準確率和71.67%的F1值
基於ViT架構
採用Vision Transformer架構，具有強大的圖像特徵提取能力
精細調優
在google/vit-base-patch16-224-in21k基礎上進行微調，適應特定分類任務
模型能力
圖像分類
視覺特徵提取
多類別識別
使用案例
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通用圖像分類
對輸入的圖像進行分類識別
準確率71.79%
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