AIbase
TW
模型選型
標籤
圖像分類微調

# 圖像分類微調

Fine Tuned Nsfw Classification
Apache-2.0
基於Falconsai/nsfw_image_detection微調的NSFW圖像分類模型，在驗證集上準確率達1.0
圖像分類 Transformers
F
umairrkhn
127
1
Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Og Dataset 10e
Apache-2.0
基於Swin Transformer Tiny架構的視覺模型，在圖像分類任務上進行了10輪微調
圖像分類 Transformers
S
Gokulapriyan
19
0
Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned New Dataset 50e
Apache-2.0
基於Swin Transformer Tiny架構的圖像分類模型，在自定義數據集上微調50輪，準確率達79.73%
圖像分類 Transformers
S
Gokulapriyan
17
0
Swinv2
Apache-2.0
SwinV2是基於Swin Transformer架構的視覺模型，經過微調以適應特定任務。
圖像分類 Transformers
S
ivensamdh
17
0
Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Eurosat
Apache-2.0
基於Swin Transformer Tiny架構在CIFAR10數據集上微調的圖像分類模型
圖像分類 Transformers
S
gneuert
18
0
Convnextv2 Pico.fcmae
ConvNeXt-V2自監督特徵表示模型，採用全卷積掩碼自編碼器框架(FCMAE)預訓練，適用於圖像分類和特徵提取任務。
圖像分類 Transformers
C
timm
82
0
Convnextv2 Huge.fcmae
基於ConvNeXt-V2的自監督特徵表示模型，採用全卷積掩碼自編碼器框架(FCMAE)進行預訓練，適用於圖像分類和特徵提取任務。
圖像分類 Transformers
C
timm
52
0
Convnextv2 Femto.fcmae
一個基於ConvNeXt-V2的自監督特徵表示模型，採用全卷積掩碼自編碼器框架（FCMAE）進行預訓練。
圖像分類 Transformers
C
timm
166
0
Vit Base Patch16 224 In21k Ft Cifar10test
Apache-2.0
基於Google Vision Transformer (ViT)模型在CIFAR-10測試集上微調的視覺分類模型
圖像分類 Transformers
V
minhhoque
29
0
Convnext Tiny 224 Album Vit
Apache-2.0
基於ConvNeXt-Tiny架構的視覺模型，在圖像分類任務上進行了微調
圖像分類 Transformers
C
venetis
32
0
Resnet 50 Finetuned
Apache-2.0
基於microsoft/resnet-50在未知數據集上微調的視覺模型，主要用於圖像分類任務
圖像分類 Transformers
R
ImageIN
35
0
Test
Apache-2.0
該模型是基於facebook/deit-tiny-patch16-224在圖像文件夾數據集上微調的圖像分類模型
圖像分類 Transformers
T
flyswot
19
0
Iiif Manuscript Vit
Apache-2.0
基於Google的ViT模型微調的手稿圖像分類模型，在評估集上F1分數達到0.5996
圖像分類 Transformers
I
davanstrien
25
0
AIbase
智啟未來，您的人工智能解決方案智庫
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase