SangjeHwang
基于google/vit-base-patch16-224-in21k在beans数据集上微调的视觉Transformer模型,用于图像分类任务
HieuVo
基于Google Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型,专门针对beans数据集进行微调
jmrv002
基于Google的ViT模型在beans数据集上微调的高精度图像分类模型
platzi
这是一个基于Google的ViT模型在beans数据集上微调得到的图像分类模型,在验证集上达到了98.5%的准确率。
leejw51
该模型是基于Google的ViT-base模型在beans数据集上微调得到的图像分类模型,准确率达98.5%。
osarez-group
该模型是基于Google的ViT架构在beans数据集上微调的图像分类模型,在验证集上达到了97.74%的准确率。
yuchengt
该模型是基于Google的ViT-base架构在beans数据集上微调的图像分类模型,准确率达97.74%
该模型是基于Google的ViT-base-patch16-224-in21k在beans数据集上微调的图像分类模型,验证集准确率达98.5%。
tadeous
该模型是基于Google的ViT-base-patch16-224-in21k在beans数据集上微调的图像分类模型,准确率达98.5%。
fernando232s
基于Google的ViT模型在beans数据集上微调的图像分类模型,准确率达97.74%
该模型是基于Google的ViT架构在beans数据集上微调的图像分类模型,准确率达到97.74%。
naveensb8182
该模型是基于Google的ViT架构在beans数据集上微调的图像分类模型,准确率达97.74%。
这是一个基于Google的ViT模型在beans数据集上微调的图像分类模型,准确率达到98.5%。
julenalvaro
基于ViT架构的豆类叶片病害分类模型,在beans数据集上微调,准确率达99.25%
simlaharma
基于Google的ViT模型在beans数据集上微调的图像分类模型,准确率达96.99%
JuandaBula
基于Google的ViT模型在beans数据集上微调的图像分类模型,用于识别豆类叶片健康状况
amy-why
基于Google的ViT基础模型在beans数据集上微调的图像分类模型,准确率达98.5%
jeraldflowers
该模型是基于Google的ViT架构在beans数据集上微调的图像分类模型,用于识别豆类植物的健康状况。
一个基于Beancount的MCP服务,支持执行账本查询和提交交易
Beanquery MCP是一个实验性的Model Context Protocol(MCP)服务器实现,用于与Beancount账本文件交互,通过BQL查询语言和beanquery工具实现财务数据的查询与分析。