基于facebook/detr-resnet-101在食品图像数据集上微调的物体检测模型
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发布时间 : 11/7/2023
模型简介
该模型是基于DETR架构的物体检测模型，专门针对食品识别任务进行了微调，能够识别和定位图像中的食品物体。
模型特点
端到端物体检测
采用DETR架构，无需传统目标检测中的锚框设计，实现端到端的物体检测
食品识别优化
在食品数据集上进行了专门微调，适合食品识别任务
基于Transformer
利用Transformer架构处理视觉任务，具有全局上下文理解能力
模型能力
物体检测
食品识别
图像分析
使用案例
食品行业
食品自动识别
用于餐厅或超市的自动结账系统，识别食品种类
营养分析
通过识别餐盘中的食物，辅助进行营养分析
零售
智能货架管理
监控货架上食品的摆放和库存情况
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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