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Swin Base Patch4 Window7 224 20epochs Finetuned Memes
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Swin Base Patch4 Window7 224 20epochs Finetuned Memes
由jayanta開發
基於Swin Transformer架構的圖像分類模型，在memes數據集上微調20輪，驗證集準確率達84.78%
下載量 13
發布時間 : 9/17/2022
模型概述
這是一個基於Swin Transformer的視覺模型，專門針對網絡表情包(memes)圖像分類任務進行了優化。模型在圖像分類任務上表現出色，特別適合處理社交媒體中的視覺內容。
模型特點
高性能圖像分類
在memes數據集上達到84.78%的準確率，F1分數85.04%
Swin Transformer架構
採用先進的層次化窗口注意力機制，有效處理視覺信息
輕量級微調
僅需20輪訓練即可達到優異性能，訓練效率高
模型能力
圖像分類
視覺內容理解
表情包識別
使用案例
社交媒體分析
表情包分類
自動識別和分類網絡流行的表情包圖像
準確率84.78%
內容審核
不當內容識別
識別可能包含不當內容的視覺素材
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