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Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Cifar10
V
Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Cifar10
由 aaraki 开发
基于Google Vision Transformer (ViT)架构的预训练模型，在CIFAR-10数据集上进行了微调，用于图像分类任务。
下载量 16.69k
发布时间 : 3/30/2022
模型简介
该模型是基于Google的ViT-base-patch16-224-in21k预训练模型，在CIFAR-10数据集上进行微调后的版本，专门用于10类图像分类任务。
模型特点
高准确率
在CIFAR-10测试集上达到了97.88%的准确率
基于Transformer架构
采用Vision Transformer架构，利用自注意力机制处理图像数据
迁移学习
基于ImageNet-21k预训练模型进行微调，充分利用预训练知识
模型能力
图像分类
10类物体识别
使用案例
计算机视觉
CIFAR-10图像分类
对CIFAR-10数据集中的10类常见物体进行分类
准确率97.88%
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