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基于Swin Transformer图像分类模型实现60.79%精度

这是一个基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224架构的图像分类模型。经过30轮训练迭代,模型采用128批量大小,5e-05学习率,结合Adam优化器与线性学习率调度策略。模型性能从初始的41.56%提升至60.79%,实现稳定的分类效果。

I-live-well-foodai - 视觉transformer食品图像智能分类系统
GithubHuggingfacevit-base-patch16-224图像分类开源项目机器学习模型模型训练视觉模型
这是一个采用Google视觉transformer技术开发的食品图像分类系统,通过对大量食品图片数据的深度学习,模型识别准确率达到72.33%。该系统可以精准识别各类食品图像,在智能餐饮分析、营养管理等领域具有实际应用价值。
vit-base-patch16-384 - Vision Transformer:基于图像分块的高效视觉识别模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer (ViT) 是一种基于Transformer架构的视觉识别模型,在ImageNet-21k上进行预训练,并在ImageNet 2012上微调。模型采用图像分块和序列化处理方法,有效处理384x384分辨率的图像。ViT在多个图像分类基准测试中表现优异,适用于各种计算机视觉任务。该预训练模型为研究人员和开发者提供了快速开发高精度图像识别应用的基础。
vit_base_patch8_224.dino - 将自监督DINO方法应用于视觉变换器以增强图像特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
该项目利用Vision Transformer (ViT) 和自监督DINO方法进行图像特征提取,支持图像分类和嵌入应用。模型在ImageNet-1k数据集上进行了预训练,具有85.8M参数,能够处理224 x 224分辨率的图像。由于其参数利用效率高,该模型在大规模数据集上表现良好,适合精确特征提取的视觉任务,增强图像识别及分析能力。通过`timm`库可轻松实现模型调用和图像处理,满足多种计算机视觉应用需求。
t5-base-finetuned-sst2 - 优化GLUE SST-2数据集准确率的高效文本分类模型
GLUE SST-2GithubHuggingfaceT5准确率开源项目模型模型细节训练过程
T5-base-finetuned-sst2是一个在GLUE SST-2数据集上微调的文本分类模型,准确率达到93.23%。该模型基于编码-解码结构,通过多任务的无监督和有监督学习预训练,将任务转化为文本到文本的格式。在训练中,使用了特定的标记化策略和超参数设置,促进模型快速收敛。适合高效处理文本分类任务的应用场景,提供了对现有分类工具的优化方案。
deit_small_patch16_224.fb_in1k - DeiT架构图像分类模型 基于ImageNet-1k训练的高效Transformer
DeiTGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉
DeiT小型模型是一种基于Transformer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用注意力蒸馏技术,拥有2210万参数,适用于224x224像素图像输入。除图像分类外,它还可用于特征提取。模型通过timm库提供预训练权重,便于加载和推理。其数据效率和蒸馏技术使其在计算机视觉领域表现出色。
my_awesome_model - DistilBERT微调的高效文本分类模型
DistilBERTGithubHugging FaceHuggingface开源项目机器学习模型模型微调自然语言处理
my_awesome_model是一个基于distilbert-base-uncased微调的文本分类模型。该模型在未知数据集上训练,经过3轮迭代后,训练损失降至0.0632,验证损失为0.2355,训练准确率达92.95%。模型采用Adam优化器和多项式衰减学习率。虽然缺乏具体任务信息,但其性能表现显示了良好的文本分类潜力。
vit_large_patch14_clip_336.openai_ft_in12k_in1k - ViT图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kVision TransformerWIT-400M图像分类开源项目模型预训练模型
OpenAI的ViT图像分类模型,利用CLIP在WIT-400M上预训练,并在ImageNet数据集上微调,适合多种视觉任务。其高性能参数为研究与开发提供强大支持,通过示例代码,可轻松实现图像分类与嵌入功能。
vit_base_patch16_224.orig_in21k_ft_in1k - 基于ImageNet大规模数据集的Vision Transformer模型
GithubHuggingfaceImageNetPyTorchVision Transformertimm图像分类开源项目模型
该Vision Transformer模型经过ImageNet-21k数据集预训练并在ImageNet-1k上微调,采用86.6M参数,适用于224x224图像的分类与特征提取。最初由论文作者在JAX上训练,并由Ross Wightman移植到PyTorch环境,可应用于图像分类和嵌入场景。
Gender-Classification - DistilBERT微调模型实现高精度性别分类
DistilBERTGithubHuggingface开源项目性别识别数据分类模型模型训练深度学习
Gender-Classification是一个基于distilbert-base-uncased模型微调的性别分类项目。模型经过5轮训练,在验证集上达到了接近100%的分类准确率。项目采用Adam优化器和线性学习率调度器,学习率为2e-05。模型基于Transformers 4.25.1和PyTorch 1.13.0框架开发,为性别识别任务提供了一个参考实现。
bert-base-uncased-finetuned-semeval24 - BERT微调模型在文本分类任务中的出色表现
F1GithubHuggingfacebert-base-uncased准确率开源项目损失模型精调
该微调模型基于google-bert/bert-base-uncased,采用Adam优化器和线性学习率调度策略,经过5个学习周期,在评估集合上取得了0.8254的准确率和0.8237的F1值,适用于需要精确度的文本分类任务。
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