C
Cat Vs Dog Classification
由 kazuma313 开发
基于Google的ViT模型在cats_vs_dogs数据集上微调的图像分类模型，用于区分猫和狗的图像。
下载量 42
发布时间 : 2/26/2024
模型简介
该模型是基于Vision Transformer (ViT)架构的图像分类器，专门用于区分猫和狗的图片。在评估集上达到了99.44%的准确率。
模型特点
高准确率
在评估集上达到了99.44%的分类准确率
基于ViT架构
使用Vision Transformer架构，适合处理图像分类任务
快速推理
每秒可处理约61张图片，适合实时应用
模型能力
图像分类
猫狗识别
使用案例
宠物相关应用
宠物照片自动分类
自动识别和分类用户上传的猫狗照片
准确率99.44%
智能宠物监控
在监控系统中识别画面中的猫或狗
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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