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Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Eurosat

由HekmatTaherinejad開發
基於Swin Transformer架構的微調圖像分類模型,在EuroSAT數據集上達到98%準確率
下載量 16
發布時間 : 7/5/2022

模型概述

該模型是在microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224基礎上微調的圖像分類模型,專門針對遙感圖像分類任務優化

模型特點

高精度分類
在EuroSAT數據集上達到98%的準確率,表現優異
基於Swin Transformer
採用先進的Swin Transformer架構,具有強大的特徵提取能力
輕量級設計
Tiny版本設計,在保持性能的同時減少計算資源需求

模型能力

遙感圖像分類
多類別圖像識別
高分辨率圖像處理

使用案例

遙感分析
土地利用分類
對衛星圖像中的不同土地類型進行分類識別
準確率98%
農業監測
識別農田作物類型和生長狀況
環境監測
森林覆蓋分析
監測森林覆蓋變化和類型分佈
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