这是一个基于Google的ViT模型微调的印度食物图像分类模型，准确率达93.3%。
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发布时间 : 7/15/2022
模型简介
该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在indian_food_images数据集上微调的版本，专门用于印度食物的图像分类任务。
模型特点
高准确率
在印度食物图像分类任务上达到93.3%的准确率
基于ViT架构
使用Vision Transformer(ViT)基础架构，适合图像处理任务
精细调优
在特定印度食物数据集上进行了精细调优
模型能力
印度食物图像分类
多类别图像识别
使用案例
餐饮行业
自动菜单分类
用于餐厅自动识别和分类上传的食物图片
准确识别常见印度食物类别
食品质量检测
帮助食品质量控制团队快速分类食品图片
教育研究
文化研究
用于研究印度不同地区食物文化差异
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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