基于PyTorch框架的自动生成图像分类模型，用于识别家居房间类型
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型能够对家居房间图片进行分类，识别出浴室、卧室、餐厅、厨房和客厅等常见房间类型。
模型特点
自动生成
通过HuggingPics工具自动生成，无需手动训练
多类别识别
可识别五种常见家居房间类型
高准确率
在测试集上达到84.82%的准确率
模型能力
图像分类
家居场景识别
房间类型识别
使用案例
智能家居
智能相册分类
自动将家庭照片按房间类型分类
提高照片管理效率
房产平台
自动标记房产照片中的房间类型
提升房源展示效果
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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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