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Vit Base Patch16 224 Finetuned Cifar10
這是一個基於Vision Transformer (ViT)架構的圖像分類模型，在CIFAR10數據集上進行了微調，達到了98.76%的準確率。
下載量 15
發布時間 : 12/7/2022
模型概述
該模型是Google原始ViT模型在CIFAR10數據集上的微調版本，專門用於10類圖像分類任務。
模型特點
高準確率
在CIFAR10測試集上達到98.76%的分類準確率
基於Transformer架構
採用Vision Transformer架構，而非傳統CNN
小圖像處理能力
雖然原始ViT設計用於224x224圖像，但已針對CIFAR10的32x32小圖像進行優化
模型能力
圖像分類
特徵提取
使用案例
計算機視覺
物體識別
識別CIFAR10數據集中的10類常見物體
98.76%準確率
教育演示
用於教學演示Transformer在視覺任務中的應用
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