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Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Main Gpu 20e Final
基于Swin Transformer架构的微调图像分类模型，在图像文件夹数据集上取得了99.17%的验证准确率
下载量 16
发布时间 : 3/16/2023
模型简介
该模型是基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224微调的图像分类模型，适用于通用图像分类任务
模型特点
高准确率
在验证集上达到99.17%的分类准确率
Swin Transformer架构
采用先进的Swin Transformer架构，具有层次化特征表示能力
高效微调
基于预训练模型进行20轮微调，实现快速收敛
模型能力
图像分类
特征提取
迁移学习
使用案例
通用图像分类
物体识别
识别图像中的主要物体类别
在验证集上达到99.17%准确率
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