S
Skincare Detection
由 tuphamdf 开发
基于Google的ViT架构微调的图像分类模型，用于护肤品检测任务，验证准确率达86.48%
下载量 409
发布时间 : 3/1/2024
模型简介
该模型是基于Vision Transformer (ViT)架构的微调版本，专门用于护肤品相关的图像分类任务。在评估集上表现出较高的分类准确率。
模型特点
高准确率
在评估集上达到86.48%的分类准确率
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构，具有强大的图像特征提取能力
高效微调
基于预训练模型进行微调，训练效率高
模型能力
护肤品图像分类
视觉特征提取
多类别图像识别
使用案例
美容护肤
护肤品自动分类
自动识别和分类不同类型的护肤品
准确率86.48%
零售商品识别
用于零售场景中的商品自动识别和分类
质量控制
产品包装检测
检测护肤品包装是否正确
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L
scb10x
3,269
16
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
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2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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