该模型是基于ConvNeXt-Tiny架构在香肠(klobasa)图像数据集上微调的视觉分类模型，准确率达89.58%
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发布时间 : 12/27/2022
模型简介
用于香肠(klobasa)图像分类的计算机视觉模型，基于ConvNeXt-Tiny架构微调
模型特点
高准确率
在评估集上达到89.58%的分类准确率
轻量级架构
基于ConvNeXt-Tiny架构，适合资源有限的环境
特定领域优化
专门针对香肠(klobasa)图像分类任务进行微调
模型能力
图像分类
食品识别
特定物体检测
使用案例
食品工业
香肠品质检测
用于食品生产线上的香肠外观品质自动检测
准确识别香肠类型和外观特征
零售业
自动商品分类
超市货架上的香肠产品自动识别和分类
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Transformers
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L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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