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Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Cassava
基於Google Vision Transformer (ViT)架構的圖像分類模型，在圖像文件夾數據集上微調，準確率達87.06%
下載量 31
發布時間 : 9/27/2022
模型概述
該模型是基於Vision Transformer架構的預訓練模型，在特定圖像分類任務上進行了微調，適用於圖像識別和分類任務
模型特點
高準確率
在評估集上達到87.06%的準確率，表現優異
基於Transformer架構
採用先進的Vision Transformer架構，具有強大的特徵提取能力
遷移學習
基於預訓練模型微調，適用於特定領域的圖像分類任務
模型能力
圖像分類
特徵提取
遷移學習
使用案例
農業
木薯病害識別
基於模型名稱推斷可能用於識別木薯植物的病害
準確率87.06%
通用圖像識別
圖像分類
對輸入的圖像進行分類識別
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