A
Animals Classifier
由 victor 开发
一个基于PyTorch和HuggingPics的动物图像分类模型，能够准确识别不同种类的动物。
下载量 207
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型专门用于动物图像分类任务，能够识别多种动物类别，适用于野生动物监测、宠物识别等场景。
模型特点
高准确率
在测试数据上达到了98.21%的准确率，表现优异。
易用性
基于PyTorch和HuggingPics构建，便于集成和使用。
模型能力
动物图像分类
多类别识别
使用案例
野生动物监测
自然保护区动物识别
用于自动识别自然保护区中的动物种类
提高监测效率，减少人工干预
宠物应用
宠物品种识别
识别宠物狗的品种
帮助宠物主人了解宠物信息
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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