一个基于PyTorch框架的牙齿图像分类模型，能够识别健康牙齿、缺齿和龋齿三种状态
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发布时间 : 6/15/2022
模型简介
该模型由HuggingPics工具自动生成，专注于牙齿健康状态的图像分类任务，可用于初步牙齿健康筛查
模型特点
自动生成
通过HuggingPics工具自动生成的定制化图像分类器
简单易用
提供Google Colab演示程序，便于用户快速创建和使用
多类别识别
能够区分健康牙齿、缺齿和龋齿三种不同状态
模型能力
牙齿图像分类
健康状态识别
自动图像分析
使用案例
医疗健康
牙齿健康初步筛查
用于初步识别牙齿健康状况，区分健康牙齿、缺齿和龋齿
准确率45.45%
牙科辅助诊断
可作为牙科医生的辅助工具，快速分类牙齿图像
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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