Electronic Components Model

🚀 電子組件分類模型

本模型是經過微調的視覺變換器（ViT）模型，專注於電子組件的分類識別，能有效識別電阻、電容、電感和晶體管等組件，為電子領域的自動化識別提供有力支持。

🚀 快速開始

使用以下代碼開始使用該模型：

# 此處應補充具體代碼，但原文未提供

✨ 主要特性

• 基於視覺變換器（ViT）架構，專為圖像分類任務設計。
• 從 google/vit-base-patch16-224 模型初始化，經過針對電子組件數據集的微調。
• 能夠準確識別電阻、電容、電感和晶體管等電子組件。

📦 安裝指南

原文未提及安裝步驟，故跳過該章節。

💻 使用示例

原文未提供代碼示例，故跳過該章節。

📚 詳細文檔

模型詳情

模型描述

經過微調的視覺變換器（ViT）模型 electronic-components-model 從 google/vit-base-patch16-224 初始化而來，專門用於對電阻、電容、電感和晶體管等電子組件進行分類。該模型最初在更廣泛的數據集上進行預訓練，微調過程則針對自定義數據集調整模型參數。這種調整增強了 electronic-components-model 準確識別和分類電子組件獨特視覺特徵的能力，提高了其在基於視覺輸入的自動化組件識別實際應用中的效能。

• 開發者：Chirag Pradhan
• 資助方：Fatima Al - Fihri Predoctoral Fellowship
• 共享者：Chirag Pradhan
• 模型類型：用於圖像分類的視覺變換器（ViT）
• 適用語言（NLP）：不適用（圖像分類）
• 許可證：Apache License 2.0
• 微調基礎模型：google/vit-base-patch16-224

模型來源

• 倉庫：[待補充更多信息]
• 論文：[待補充更多信息]
• 演示：[待補充更多信息]

使用場景

直接使用

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下游使用

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超出適用範圍的使用

[待補充更多信息]

偏差、風險和侷限性

[待補充更多信息]

建議

直接和下游用戶都應瞭解該模型的風險、偏差和侷限性。如需進一步建議，還需更多信息。

訓練詳情

訓練數據

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訓練過程

預處理

[待補充更多信息]

訓練超參數

• 訓練機制：[待補充更多信息]

速度、大小、時間

[待補充更多信息]

評估

測試數據、因素和指標

測試數據

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因素

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指標

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結果

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總結

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模型檢查

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環境影響

可以使用 Lacoste 等人（2019） 提出的 機器學習影響計算器 來估算碳排放。

• 硬件類型：[待補充更多信息]
• 使用時長：[待補充更多信息]
• 雲服務提供商：[待補充更多信息]
• 計算區域：[待補充更多信息]
• 碳排放：[待補充更多信息]

技術規格

模型架構和目標

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計算基礎設施

硬件

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軟件

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引用

BibTeX

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APA

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術語表

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更多信息

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模型卡片作者

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模型卡片聯繫方式

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📄 許可證

本模型使用 Apache License 2.0 許可證。