E
Example 015
由 tempmag 开发
这是一个由HuggingPics生成的图像分类模型，准确率达到94.12%。
下载量 37
发布时间 : 1/22/2023
模型简介
该模型是一个基于PyTorch的图像分类器，能够对输入的图像进行分类识别。
模型特点
高准确率
在测试集上达到了94.12%的准确率。
易用性
可以通过Google Colab快速创建和部署自己的图像分类器。
模型能力
图像分类
物体识别
使用案例
通用图像分类
自定义图像分类
用户可以训练模型识别特定类别的图像。
准确率达到94.12%
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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