S

Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Eurosat

由nielsr開發
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97.44%的準確率
下載量 51
發布時間 : 4/12/2022

模型概述

該模型是基於microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224預訓練模型在圖像分類任務上進行微調的版本,擅長處理圖像分類任務

模型特點

高準確率
在評估集上達到97.44%的分類準確率
基於Swin Transformer
採用先進的Swin Transformer架構,具有優秀的視覺特徵提取能力
輕量級模型
tiny變體設計,適合資源有限的環境部署

模型能力

圖像分類
視覺特徵提取

使用案例

遙感圖像分析
土地覆蓋分類
對衛星圖像中的不同土地類型進行分類
97.44%的準確率
通用圖像分類
物體識別
識別圖像中的主要物體類別
AIbase
智啟未來,您的人工智能解決方案智庫
© 2025AIbase