# Swin-Transformer架構

基於facebook/mask2former-swin-base-IN21k-ade-semantic模型在Dnq2025/Mask2former_Pretrain數據集上微調的圖像分割模型

基於Swin Transformer架構的微小模型，專為CIFAR-10圖像分類任務微調

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%

該模型是基於Swin Transformer架構在CIFAR-100數據集上微調的圖像分類模型，準確率達到92.01%。

這是一個基於Swin Transformer架構的微小版本圖像分類模型，在EuroSAT數據集上進行了微調，適用於遙感圖像分類任務。

該模型是基於Swin Transformer架構的圖像分類模型，在CIFAR-10數據集上微調後達到98.9%的準確率。

基於Swin Transformer架構的微調圖像分類模型，在圖像分類任務上達到95.17%的準確率

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98.3%的準確率。

基於Swin Transformer Tiny架構的微調模型，用於圖像分類任務，在評估集上達到100%準確率

這是一個基於Swin Transformer Tiny架構的視覺模型，在EuroSAT數據集上進行了微調，主要用於圖像分類任務。

該模型是基於Swin Transformer Tiny架構在CIFAR-10數據集上微調的圖像分類模型，準確率達97.89%。