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Spoofing Vit 16 224
S
Spoofing Vit 16 224
由venuv62開發
基於ViT架構的圖像防偽檢測模型，在未知數據集上微調後準確率達70.88%
下載量 59
發布時間 : 12/18/2022
模型概述
該模型是基於Google的ViT-base-patch16-224架構微調的圖像分類模型，主要用於防偽檢測任務。
模型特點
高準確率
在評估集上達到70.88%的準確率
基於ViT架構
採用視覺Transformer架構，具有良好的特徵提取能力
高效微調
在基礎模型上進行少量輪次的微調即可獲得較好效果
模型能力
圖像分類
防偽檢測
圖像特徵提取
使用案例
安全驗證
證件防偽檢測
檢測身份證、護照等證件的真偽
準確識別70%以上的偽造樣本
產品防偽驗證
驗證商品包裝和標籤的真實性
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