Модель распознования изображений из набора данных CIFAR10
You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
 
Bogdan Zuy 3c48fa9744 Update 'README.md' 11 months ago
.gitignore Пробы пера 11 months ago
README.md Update 'README.md' 11 months ago
ViT16.py Разные попытки разобраться с ViT16 11 months ago
ViT16_second.py Разные попытки разобраться с ViT16 11 months ago
ViT16_single.py Разные попытки разобраться с ViT16 11 months ago
cifar10.py Разные попытки разобраться с ViT16 11 months ago
cifar10my.py Пробы пера 11 months ago
cifral10_2.py Разные попытки разобраться с ViT16 11 months ago
nateraw.py Разные попытки разобраться с ViT16 11 months ago
readme.ipynb Разные попытки разобраться с ViT16 11 months ago

README.md

Dataset source

Результат

Модель на 3х сверточных слоях на тестовых данных: 71% (cifar10.py)

Модель google/vit-base-patch16-224: 10% (вероятнее всего не разаборался как корректно ее перенастроить на классификацию по 10 категориям) (ViT16.py)