这是一个基于HuggingPics生成的图像分类模型，专门用于识别不同种类的谷物。
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发布时间 : 5/27/2022
模型简介
该模型能够对五种常见谷物（大麦、荞麦、小米、苔麸、小麦）进行图像分类，适用于农业、食品加工等领域的自动化识别需求。
模型特点
多谷物识别
能够准确识别五种不同类型的谷物
简单易用
通过HuggingPics平台自动生成，部署和使用简单
自定义训练
支持用户上传自己的数据集进行模型训练
模型能力
图像分类
谷物识别
农业图像分析
使用案例
农业
谷物品质检测
在农业生产线上自动识别和分类不同谷物
准确率66.07%
食品加工
原料分类
在食品加工前对原料谷物进行自动分类
精选推荐AI模型
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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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