基于CLIP ViT-Large模型在Fruits-360数据集上微调的高精度水果图像分类模型
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发布时间 : 3/29/2023
模型简介
该模型是基于OpenAI的CLIP ViT-Large模型在Fruits-360水果图像数据集上微调的版本，专门用于水果图像分类任务，在验证集上达到了98.46%的准确率。
模型特点
高准确率
在Fruits-360验证集上达到98.46%的分类准确率
基于CLIP微调
利用CLIP预训练模型的强大视觉表示能力进行迁移学习
ViT-Large架构
采用Vision Transformer大型架构，具有强大的特征提取能力
模型能力
水果图像分类
多类别图像识别
使用案例
农业与食品
水果自动分类系统
用于水果加工流水线上的自动分类和质量检测
可实现98.46%的分类准确率
零售自助结账系统
超市自助结账时的水果自动识别
教育
植物学教学辅助
帮助学生识别不同种类的水果
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专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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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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