F
Fruits
由 hafidber 开发
一个基于PyTorch和HuggingPics构建的高精度水果图像分类模型
下载量 30
发布时间 : 4/7/2022
模型简介
该模型能够准确识别和分类常见水果图像，包括苹果、香蕉、葡萄、猕猴桃和柠檬等
模型特点
高准确率
在测试集上达到99.1%的分类准确率
易用性
通过HuggingPics框架可轻松创建自定义图像分类器
多类别识别
支持多种常见水果的精确分类
模型能力
水果图像分类
多类别识别
高精度预测
使用案例
零售行业
自动水果分拣
用于超市或水果加工厂的自动分拣系统
提高分拣效率和准确性
教育应用
儿童教育应用
帮助儿童识别不同种类的水果
增强学习趣味性和互动性
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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