AI說書 - 從0開始 - 561 | 其他模型執行影像辨識

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。

我們將逐步探討以下主題：

• 用於圖像分類的 ViT（Vision Transformer）
• 用於圖像分類的 Swin Transformer
• 用於圖像分類的 BEiT（Bidirectional Encoder Representation from Image Transformers）
• 用於圖像分類的 ConvNext
• 用於圖像分類的 ResNet

每個小節包含以下內容：

1. 模型描述：這些描述由 Google AI 提供，並進行了修改以適合教學目的
2. 模型配置：通過 Python 函數生成的模型配置細節
3. 驗證分類：測試模型對挑戰性汽車圖像的分類能力

內容將展示這些模型的局限性，以及如何向最終用戶提供清晰透明的訊息。