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Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Eurosat Kornia
基於Swin Transformer架構的微調圖像分類模型，在圖像文件夾數據集上取得了98.3%的準確率。
下載量 16
發布時間 : 8/29/2022
模型概述
該模型是基於microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224微調的圖像分類模型，適用於通用圖像分類任務。
模型特點
高準確率
在評估集上達到98.3%的分類準確率
Swin Transformer架構
採用先進的Swin Transformer架構，具有高效的局部注意力機制
微調優化
基於預訓練模型進行微調，適應特定分類任務
模型能力
圖像分類
特徵提取
使用案例
遙感圖像分析
衛星圖像分類
對EuroSAT等遙感圖像數據集進行分類
高準確率的土地覆蓋分類
通用圖像分類
物體識別
識別圖像中的主要物體或場景
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