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Beit Base Patch16 224 Pt22k Ft22k Finetuned FER2013 8e 05
基于BEiT架构的图像分类模型，在FER2013数据集上微调，用于面部表情识别任务
下载量 87
发布时间 : 1/9/2023
模型简介
该模型是基于微软BEiT架构的视觉Transformer模型，专门针对面部表情识别任务进行了微调。它在FER2013数据集上取得了68.5%的准确率。
模型特点
基于BEiT架构
使用BEiT（BERT预训练图像Transformer）架构，结合了视觉Transformer的优势
面部表情识别
专门针对面部表情识别任务进行了优化
中等规模模型
基于BEiT-base架构，在计算效率和性能之间取得平衡
模型能力
图像分类
面部表情识别
视觉特征提取
使用案例
情感计算
面部表情分析
分析人脸图像中的表情，识别基本情绪状态
在FER2013数据集上达到68.5%准确率
人机交互
情感感知系统
用于构建能够感知用户情绪状态的交互系统
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