Vit Base Beans
V
Vit Base Beans
由socokal開發
基於Google的ViT模型在豆類數據集上微調的圖像分類模型,準確率達97.74%
下載量 30
發布時間 : 12/18/2022
模型概述
該模型是基於Google的ViT-base-patch16-224-in21k模型在豆類數據集上進行微調的版本,主要用於豆類圖像的分類任務。
模型特點
高準確率
在豆類數據集上達到了97.74%的分類準確率
基於ViT架構
使用Vision Transformer架構,具有強大的圖像特徵提取能力
小樣本微調
僅需少量訓練樣本即可獲得良好性能
模型能力
圖像分類
豆類識別
植物圖像分析
使用案例
農業
豆類品種識別
自動識別不同品種的豆類
準確率97.74%
農產品質量檢測
用於農產品分類和質量控制
教育
植物學教學輔助
幫助學生識別不同豆類品種
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98