这是一个用于识别和分类海洋哺乳动物的图像分类模型，准确率达到84.72%。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型能够识别和分类常见的海洋哺乳动物，如蓝鲸、海豚和虎鲸等。适用于海洋生物研究和保护工作。
模型特点
高准确率
在海洋哺乳动物分类任务上达到84.72%的准确率
易用性
可通过HuggingPics平台轻松创建和部署
多类别识别
能够识别多种海洋哺乳动物，包括鲸鱼和海豚等
模型能力
海洋生物图像分类
多类别识别
自动特征提取
使用案例
海洋生物研究
海洋哺乳动物监测
用于自动识别和统计海洋中的哺乳动物种类
提高监测效率和准确性
环境保护
濒危物种保护
帮助识别和保护濒危海洋哺乳动物
支持保护决策制定
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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