基于ViT架构的食物分类模型，在Food101数据集上微调，准确率达98.5%
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发布时间 : 2/9/2023
模型简介
该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k预训练模型，在Food101数据集上进行微调得到的食物图像分类模型。主要用于识别101种不同类别的食物图像。
模型特点
高准确率
在Food101数据集上达到98.5%的分类准确率
基于ViT架构
使用Vision Transformer架构，具有强大的图像特征提取能力
轻量级微调
仅使用1000个训练样本进行微调即获得优异性能
模型能力
食物图像分类
多类别识别
图像特征提取
使用案例
餐饮行业
智能菜单识别
自动识别用户拍摄的食物照片并匹配菜单
可准确识别101种常见食物
健康管理
饮食记录分析
帮助用户自动记录每日饮食内容
提供准确的饮食分类数据
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L
scb10x
3,269
16
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
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2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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