Swin Transformer

# Swin Transformer

Brain Tumor Classification Using Swin Transformer

該模型是基於Swin Transformer架構的腦腫瘤圖像分類模型，在圖像分類任務上表現出色，準確率達到99.49%。

Upernet Swin Base

UperNet是一種用於語義分割的框架，採用Swin Transformer作為骨幹網絡，能夠高效地進行像素級語義標註。

Transformers 英語

Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Trash Classification

基於Swin Transformer架構的微調模型，用於垃圾分類任務，準確率達88.27%

Swin Tiny Finetuned Cifar100

基於Swin Transformer Tiny架構在CIFAR-100數據集上微調的圖像分類模型

Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Eurosat

基於Swin Transformer Tiny架構的視覺模型，在EuroSAT數據集上微調，用於圖像分類任務

Swin Base Patch4 Window7 224 20epochs Finetuned Memes

基於Swin Transformer架構的圖像分類模型，在memes數據集上微調20輪，驗證集準確率達84.78%

Swin Finetuned Food101

基於Swin Transformer架構在Food101數據集上微調的圖像分類模型，準確率達92.14%

Swin Finetuned Food101

基於Swin Transformer架構微調的食品圖像分類模型，在Food101數據集上達到92.1%的準確率

Swin Base Finetuned Snacks

基於Swin Transformer架構的零食圖像分類模型，在零食數據集上微調後準確率達到94.55%

Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Eurosat

這是一個基於Swin Transformer架構的微小模型，專為圖像分類任務設計，在EuroSAT數據集上進行了微調。

Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Eurosat

這是一個基於Swin Transformer Tiny架構的微調模型，專門用於圖像分類任務，在評估集上達到了97.59%的準確率。

Swin Tiny Patch4 Window7 224 Plant Doctor

這是一個基於Swin Transformer架構的微型圖像分類模型，專門針對植物健康診斷任務進行了微調，在評估集上達到了99.83%的準確率。

Snacks Classifier

基於微軟Swin Transformer Tiny架構的輕量級圖像分類模型，在零食分類數據集上微調後達到92.86%測試準確率

Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Eurosat

基於Swin Transformer架構的微調圖像分類模型，在圖像文件夾數據集上取得了97.44%的準確率

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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

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Transformers 支持多種語言

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。

Transformers 英語

Roberta Base Chinese Extractive Qa

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問答系統中文

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