Swin Tiny Patch4 Window7 224 Cifar10
基於Swin Transformer架構的微小模型,專為CIFAR-10圖像分類任務微調
下載量 94
發布時間 : 6/11/2023
模型概述
該模型是microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224在CIFAR-10數據集上的微調版本,用於圖像分類任務,在測試集上達到97.18%的準確率。
模型特點
高準確率
在CIFAR-10測試集上達到97.18%的分類準確率
基於Swin Transformer
採用先進的Swin Transformer架構,結合局部窗口注意力機制
輕量級模型
tiny版本設計,適合資源受限環境部署
模型能力
圖像分類
多類別識別
使用案例
計算機視覺
CIFAR-10圖像分類
對CIFAR-10數據集中的10類物體進行準確分類
97.18%測試準確率
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