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Food Vision 101

由 mhamza-007 开发
在Food101数据集上微调的EfficientNetB4图像分类模型，支持101种食物类别识别
图像分类
英语
开源协议:MIT#食品图像分类#EfficientNet微调#多类别识别
下载量 39
发布时间 : 2/20/2025
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是基于EfficientNetB4架构的深度学习模型，专为食品图像分类任务设计。通过在Food101数据集上的微调，能够准确识别101种不同类别的食物图像。

模型特点

高效图像分类
基于EfficientNetB4架构，在保持计算效率的同时提供高准确率的图像分类能力
食品领域专用
专门针对101种食品类别进行优化，适合食品识别相关应用
迁移学习优化
采用解冻最后10层的微调策略，有效利用预训练模型的知识

模型能力

食品图像分类
多类别识别
计算机视觉任务处理

使用案例

餐饮行业
智能菜单识别
自动识别用户拍摄的食物照片并推荐相似菜品
74.28%的测试准确率
营养分析辅助
通过食物识别辅助计算餐食营养成分
健康管理
饮食记录自动化
自动记录用户每日摄入的食物种类