Vit Base Patch16 224 In21k Eurosat
基於Google Vision Transformer架構,在EuroSat數據集上微調的高精度遙感圖像分類模型
下載量 28
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型是基於Vision Transformer (ViT)架構的圖像分類模型,專門針對EuroSat遙感圖像數據集進行微調,可實現高達99.06%的分類準確率。
模型特點
高精度分類
在EuroSat測試集上達到99.06%的準確率和100%的前三準確率
基於ViT架構
採用Vision Transformer架構,具有強大的圖像特徵提取能力
高效訓練
僅需5個訓練輪次即可達到接近完美的分類性能
模型能力
遙感圖像分類
多類別圖像識別
高精度場景分類
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
可準確識別10種不同土地類型
環境監測
監測森林、農田、水域等環境要素的變化
地理信息系統
地圖標註自動化
自動識別和標註衛星圖像中的地理特徵
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98