Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Eurosat
基于Swin Transformer Tiny架构的视觉模型,在EuroSAT数据集上微调,用于图像分类任务
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发布时间 : 11/18/2022
模型简介
该模型是基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224在图像分类任务上微调的版本,在EuroSAT数据集上取得了98.26%的准确率
模型特点
高准确率
在EuroSAT数据集上达到98.26%的分类准确率
基于Swin Transformer
采用先进的Swin Transformer架构,具有高效的窗口注意力机制
轻量级模型
Tiny版本适合资源有限的环境部署
模型能力
图像分类
遥感图像分析
多类别图像识别
使用案例
遥感图像分析
土地覆盖分类
对卫星图像中的不同土地类型进行分类
准确率98.26%
环境监测
识别和分析不同环境区域类型
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L
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C
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6
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R
uer
2,694
98