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Hotel Image Classifier

由 faisalabidi 开发
一个基于PyTorch和HuggingPics的酒店图像分类模型,能够识别酒店环境中的不同场景和设施。
下载量 43
发布时间 : 12/25/2022

模型简介

该模型专门用于对酒店环境中的图像进行分类,能够识别如浴室、海滩、健身中心、餐饮、大堂、会议室、泳池、餐厅、客房、水疗中心和套房等多种场景。

模型特点

多场景分类
能够准确识别酒店环境中的多种场景和设施,涵盖从客房到公共区域的各类图像。
高准确率
在测试数据集上达到了80.21%的准确率,表现稳定可靠。
易于集成
基于PyTorch框架构建,便于与其他深度学习项目集成。

模型能力

图像分类
场景识别
酒店设施识别

使用案例

酒店管理
自动分类酒店照片
用于酒店网站或预订平台,自动将上传的照片分类到正确的类别中。
提高照片管理效率,减少人工分类的工作量。
客户体验分析
通过分析客户拍摄的照片,了解哪些设施最受欢迎。
为酒店设施改进提供数据支持。
旅游平台
酒店搜索优化
根据用户偏好自动推荐特定类型的酒店设施照片。
提升用户体验和转化率。
AIbase
智启未来,您的人工智能解决方案智库
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