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Resnet18 Catdog Classifier

由 hilmansw 开发
基于ResNet-18微调的猫狗图像分类模型，在Kaggle猫狗数据集上训练，准确率达99.29%
图像分类
Transformers
英语
开源协议:Apache-2.0#图像分类#宠物识别#微调模型
下载量 216
发布时间 : 9/22/2023
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是基于Microsoft ResNet-18架构的微调版本，专门用于猫狗图像分类任务。通过迁移学习和微调技术，在Kaggle的猫狗分类数据集上实现了高准确率。

模型特点

高准确率
在测试集上达到99.29%的分类准确率
迁移学习
基于预训练的ResNet-18模型微调，有效利用已有特征提取能力
轻量级
ResNet-18架构相对轻量，适合部署在资源有限的环境

模型能力

图像分类
猫狗识别
迁移学习

使用案例

宠物识别
智能宠物相册分类
自动将用户相册中的猫狗照片分类
分类准确率99.29%
宠物医院管理系统
自动识别宠物类型以简化登记流程
教育
机器学习教学示例
作为计算机视觉和迁移学习的教学案例