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Google Vit Base Patch16 224 Face
基于google/vit-base-patch16-224在图像文件夹数据集上微调的视觉Transformer模型，用于图像分类任务。
下载量 18
发布时间 : 1/12/2023
模型简介
该模型是基于Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，经过微调后适用于特定领域的图像识别任务。
模型特点
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构，利用自注意力机制处理图像数据
微调版本
在基础模型上进行微调，适应特定图像分类任务
中等规模模型
使用base规模的ViT模型，平衡性能和计算资源需求
模型能力
图像分类
特征提取
视觉模式识别
使用案例
计算机视觉
人脸图像分类
对包含人脸的图像进行分类识别
在评估集上达到72.49%的准确率
通用图像分类
对各类图像进行分类识别
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
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scb10x
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16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
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2,694
98