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M

My Test Model

由 Avelardo 开发
这是一个由HuggingPics生成的图像分类模型，能够识别多种食物类别。
图像分类
Transformers
#高精度食物分类#餐饮图像识别#轻量级分类器
下载量 18
发布时间 : 1/12/2023
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是一个基于PyTorch的图像分类器，专门用于识别不同种类的食物，如烧烤、汉堡、炸鸡、汤和吐司等。

模型特点

高准确率
在测试数据上达到了92.79%的准确率。
多类别识别
能够识别多种食物类别，包括烧烤、汉堡、炸鸡等。
易于使用
通过Google Colab演示可以轻松创建自己的图像分类器。

模型能力

图像分类
食物识别

使用案例

餐饮行业
菜单自动分类
自动识别和分类餐厅菜单中的食物图片。
提高菜单管理效率
食品质量检测
识别食品的外观是否符合标准。
辅助食品质量控制
个人应用
食物日记
自动记录每日饮食中的食物种类。
帮助用户追踪饮食习惯