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遥感图像分析

# 遥感图像分析

Multilabel GeoSceneNet
Apache-2.0
基于SigLIP架构微调的多标签图像分类模型，可识别7种地理场景元素
图像分类 Transformers 支持多种语言
M
prithivMLmods
26
3
Florence 2 Large DOTA V1.0 Lmmrotate
MIT
LMMRotate是一个针对旋转目标检测任务微调的大型多模态语言模型，特别适用于航拍图像分析。
图像生成文本 TensorBoard 英语
F
Qingyun
17
1
Yolos Small Cell Tower Detection
Apache-2.0
该模型是基于hustvl/yolos-small微调后的版本，专门用于检测基站。
目标检测 Transformers 英语
Y
DunnBC22
21
1
Yolov5m Aerial Sheep
基于YOLOv5m架构的航拍绵羊目标检测模型，专为从航拍图像中检测绵羊而设计。
目标检测 TensorBoard
Y
keremberke
99
2
Hf Train Output
Apache-2.0
该模型是基于Google的ViT-base-patch16-224-in21k在岩石冰川数据集上微调的图像分类模型，准确率达92.58%。
图像分类 Transformers
H
venetis
28
0
Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Eurosat Kornia
Apache-2.0
基于Swin Transformer架构的微调图像分类模型，在图像文件夹数据集上取得了98.3%的准确率。
图像分类 Transformers
S
nielsr
16
0
Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Eurosat
Apache-2.0
这是一个基于Swin Transformer架构的微小模型，专为图像分类任务设计，在EuroSAT数据集上进行了微调。
图像分类 Transformers
S
guhuawuli
14
0
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