基於google/vit-base-patch16-224-in21k在beans數據集上微調的視覺Transformer模型，用於圖像分類任務

計算機視覺Transformers

基於Google Vision Transformer (ViT)架構的圖像分類模型，專門針對beans數據集進行微調

計算機視覺Transformers

基於Google的ViT模型在beans數據集上微調的高精度圖像分類模型

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這是一個基於Google的ViT模型在beans數據集上微調得到的圖像分類模型，在驗證集上達到了98.5%的準確率。

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該模型是基於Google的ViT-base模型在beans數據集上微調得到的圖像分類模型，準確率達98.5%。

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該模型是基於Google的ViT架構在beans數據集上微調的圖像分類模型，在驗證集上達到了97.74%的準確率。

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該模型是基於Google的ViT-base架構在beans數據集上微調的圖像分類模型，準確率達97.74%

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該模型是基於Google的ViT-base-patch16-224-in21k在beans數據集上微調的圖像分類模型，驗證集準確率達98.5%。

計算機視覺Transformers

基於Google的ViT模型在beans數據集上微調的高精度圖像分類模型

計算機視覺Transformers

該模型是基於Google的ViT-base-patch16-224-in21k在beans數據集上微調的圖像分類模型，準確率達98.5%。

計算機視覺Transformers

基於Google的ViT模型在beans數據集上微調的圖像分類模型，準確率達97.74%

計算機視覺Transformers

該模型是基於Google的ViT架構在beans數據集上微調的圖像分類模型，準確率達到97.74%。

計算機視覺Transformers

該模型是基於Google的ViT架構在beans數據集上微調的圖像分類模型，準確率達到97.74%。

計算機視覺Transformers

該模型是基於Google的ViT架構在beans數據集上微調的圖像分類模型，準確率達97.74%。

計算機視覺Transformers

這是一個基於Google的ViT模型在beans數據集上微調的圖像分類模型，準確率達到98.5%。

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基於ViT架構的豆類葉片病害分類模型，在beans數據集上微調，準確率達99.25%

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基於Google的ViT模型在beans數據集上微調的圖像分類模型，準確率達96.99%

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基於Google的ViT模型在beans數據集上微調的圖像分類模型，用於識別豆類葉片健康狀況

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基於Google的ViT基礎模型在beans數據集上微調的圖像分類模型，準確率達98.5%

計算機視覺Transformers

該模型是基於Google的ViT架構在beans數據集上微調的圖像分類模型，用於識別豆類植物的健康狀況。

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