C
Comida Vgm
由 api19750904 开发
一个基于PyTorch和HuggingPics构建的图像分类模型，专门用于食物分类
下载量 11
发布时间 : 10/19/2022
模型简介
该模型是一个自定义图像分类器，能够准确识别多种食物类别，如汉堡、通心粉、披萨和意大利面等。
模型特点
高准确率
在图像分类任务上达到95.5%的准确率
易用性
通过HuggingPics工具轻松创建自定义分类器
多类别识别
能够识别多种常见食物类别
模型能力
食物图像分类
多类别识别
使用案例
餐饮行业
自动菜品识别
用于餐厅或外卖平台的自动菜品分类
可准确识别上传的菜品图片
健康管理
饮食记录应用
帮助用户自动记录每日饮食
通过拍照自动识别食物类型
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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