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Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Cifar10
該模型是基於Swin Transformer Tiny架構在CIFAR-10數據集上微調的圖像分類模型，準確率達97.89%。
下載量 26
發布時間 : 4/11/2022
模型概述
這是一個基於Swin Transformer Tiny架構的視覺Transformer模型，專門用於圖像分類任務。通過在CIFAR-10數據集上微調，該模型能夠高效準確地識別10類常見物體。
模型特點
高準確率
在CIFAR-10測試集上達到97.89%的分類準確率
高效架構
基於Swin Transformer的輕量級架構，平衡了計算效率和模型性能
遷移學習
通過在大規模數據集上預訓練後微調，適應特定分類任務
模型能力
圖像分類
物體識別
特徵提取
使用案例
計算機視覺
物體分類系統
用於構建自動識別常見物體的分類系統
在CIFAR-10數據集上達到97.89%準確率
教育工具
可作為教學演示模型展示深度學習圖像分類能力
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