Vit Batik
模型概述
該模型結合了Google的ViT和微軟的BEiT兩種視覺Transformer架構,專門針對印度尼西亞傳統蠟染圖案進行分類任務。
模型特點
雙架構融合
結合了ViT和BEiT兩種先進的視覺Transformer架構,提升模型性能
文化特色識別
專門針對印度尼西亞傳統蠟染圖案優化,能準確識別文化特徵
高效分類
基於patch16-224的輸入處理,平衡了計算效率和分類精度
模型能力
圖像分類
文化圖案識別
傳統藝術分析
使用案例
文化遺產保護
蠟染圖案數字化歸檔
自動分類和歸檔不同風格的印度尼西亞蠟染圖案
提高文化遺產數字化效率
教育應用
蠟染藝術學習工具
幫助學生識別和理解不同地區的蠟染風格
促進傳統文化教育
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