A
Autotrain Pick A Card 3726099225
由 rwcuffney 开发
这是一个通过AutoTrain训练的多类别图像分类模型，在验证集上表现出色，准确率达到97.4%。
下载量 14
发布时间 : 2/25/2023
模型简介
该模型能够对输入的图像进行多类别分类，适用于多种视觉识别任务。
模型特点
高准确率
在验证集上达到97.4%的准确率，表现优异
低损失值
验证损失仅为0.085，表明模型拟合良好
均衡性能
宏观F1分数0.973，显示模型在各类别上表现均衡
模型能力
图像分类
多类别识别
视觉特征提取
使用案例
通用图像识别
物体识别
识别图像中的常见物体
准确率97.4%
场景分类
对不同类型的场景进行分类
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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
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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