Dog Food Vit Base Patch16 224 In21k
这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，专门用于区分狗和食物的图像。
下载量 32
发布时间 : 6/20/2022
模型简介
该模型在狗与食物数据集上训练，能够高准确率地区分狗和食物的图像。适用于需要自动分类这两种图像的应用场景。
模型特点
高准确率
在测试集上达到99.78%的准确率，表现优异。
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构，利用patch16-224-in21k预训练模型。
简单易用
可通过HuggingPics轻松训练和使用。
模型能力
图像分类
区分狗和食物
使用案例
图像分类
宠物与食物识别
自动识别图片中是狗还是食物
准确率高达99.78%
内容过滤
用于过滤或分类包含狗或食物的内容
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 支持多种语言
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 英语
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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