J
Job Classification
由 eslimrana 开发
一个基于图像分类的职业识别模型，能够识别图片中的职业类别
下载量 36
发布时间 : 4/10/2023
模型简介
该模型使用PyTorch框架和HuggingPics工具构建，专门用于对图像中的职业进行分类，如医生、工程师、律师等。
模型特点
高准确率
在职业分类任务上达到82.09%的准确率
易用性
通过HuggingPics工具可以轻松创建自定义图像分类器
多职业识别
能够识别多种常见职业类别
模型能力
图像分类
职业识别
多类别分类
使用案例
人力资源
简历照片职业识别
自动识别简历照片中的职业类别
提高简历筛选效率
社交媒体
用户职业标签生成
根据用户上传的照片自动生成职业标签
增强用户画像准确性
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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