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Vitforimageclassification
该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在CIFAR10数据集上微调的图像分类模型，准确率达96.78%。
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发布时间 : 11/28/2023
模型简介
Vision Transformer (ViT) 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CIFAR10数据集上达到96.78%的分类准确率
基于Transformer架构
采用Vision Transformer架构，利用自注意力机制处理图像
预训练微调
基于大规模预训练模型进行微调，适应特定分类任务
模型能力
图像分类
特征提取
使用案例
计算机视觉
通用图像分类
对常见物体图像进行分类识别
在CIFAR10上达到96.78%准确率
图像理解
提取图像特征用于下游任务
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