基于微软BEiT模型在FER2013数据集上微调的面部表情识别模型
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发布时间 : 1/9/2023
模型简介
该模型是基于BEiT架构的视觉Transformer模型，专门针对面部表情识别任务进行了微调，在FER2013数据集上取得了72.2%的准确率。
模型特点
高精度表情识别
在FER2013数据集上达到72.2%的准确率，能够有效识别多种面部表情
基于BEiT架构
采用先进的视觉Transformer架构，结合图像块嵌入和自注意力机制
精细微调
使用7e-05的学习率进行精细微调，优化模型在表情识别任务上的表现
模型能力
面部表情识别
图像分类
情感分析
使用案例
情感计算
实时表情分析系统
用于视频会议或社交媒体中的实时表情识别
可识别7种基本表情，准确率72.2%
人机交互
情感化机器人交互
使机器人能够根据用户表情调整交互方式
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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