Vit Base Oxford Iiit Pets
基於Google Vision Transformer (ViT)微調的寵物品種分類模型,在Oxford-IIIT寵物數據集上達到94.45%準確率
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發布時間 : 4/1/2025
模型概述
該模型是基於google/vit-base-patch16-224在pcuenq/oxford-pets數據集上微調的版本,專門用於識別37種不同貓狗品種的圖像分類任務。
模型特點
高準確率
在Oxford-IIIT寵物數據集上達到94.45%的分類準確率
遷移學習
基於預訓練的Vision Transformer模型進行微調,有效利用預訓練知識
教學友好
適合作為遷移學習和視覺模型微調的教學演示案例
模型能力
圖像分類
寵物品種識別
遷移學習微調
使用案例
教育
遷移學習教學
作為計算機視覺課程中遷移學習的教學案例
寵物識別
寵物品種分類
識別37種不同貓狗品種
94.45%準確率
模型對比
與零樣本模型對比
與CLIP等零樣本模型進行性能對比分析
CLIP準確率88.00%
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