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Pepe

由 PeskyAmiable 开发
Keras 提供的图像分类模型，支持多种预训练架构，适用于常见的图像分类任务。
图像分类#深度学习#Keras实现#多类别分类
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发布时间 : 12/4/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是一个基于 Keras 的图像分类模型，可用于对图像进行分类识别，支持多种预训练架构如 ResNet、VGG、MobileNet 等。

模型特点

多种预训练架构支持
支持多种流行的预训练架构，如 ResNet、VGG、MobileNet 等，方便用户选择适合的模型。
易于使用
基于 Keras 的高级 API，提供简单易用的接口，便于快速实现图像分类任务。
可迁移学习
支持迁移学习，用户可以在预训练模型基础上进行微调，以适应特定任务。

模型能力

图像分类
特征提取
迁移学习

使用案例

计算机视觉
物体识别
识别图像中的物体类别，如猫、狗、汽车等。
高准确率的物体分类
医学图像分析
用于医学图像的分类，如X光片、MRI图像的异常检测。
辅助医生进行诊断
工业应用
质量检测
在生产线中对产品进行质量检测，识别缺陷产品。
提高生产效率和质量控制