基于BEiT架构的图像分类模型，在FER2013数据集上微调，用于面部表情识别任务
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发布时间 : 1/8/2023
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，能够识别图像中的面部表情类别
模型特点
高效视觉Transformer架构
采用BEiT架构，结合图像块处理方式，能有效捕捉图像特征
面部表情识别优化
在FER2013数据集上专门微调，针对面部表情识别任务优化
中等规模模型
基于BEiT-base架构，在计算效率和性能间取得平衡
模型能力
面部表情识别
图像分类
情感分析
使用案例
人机交互
情感识别系统
用于识别用户面部表情以分析情绪状态
在FER2013数据集上达到68.5%准确率
心理学研究
面部表情分析工具
辅助心理学研究中的面部表情识别和分析
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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