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Hotel Image Classifier
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Hotel Image Classifier

faisalabidiによって開発
PyTorchとHuggingPicsをベースにしたホテル画像分類モデルで、ホテル環境内の様々なシーンや施設を識別できます。
画像分類
Transformers
#ホテルシーン認識#マルチクラス分類#PyTorch実装
ダウンロード数 43
リリース時間 : 12/25/2022

モデル概要

このモデルはホテル環境の画像を分類するために特別に設計されており、バスルーム、ビーチ、フィットネスセンター、ダイニング、ロビー、会議室、プール、レストラン、客室、スパ、スイートルームなど様々なシーンを識別できます。

モデル特徴

マルチシーン分類
ホテル環境内の様々なシーンや施設を正確に識別でき、客室から公共エリアまでのあらゆる種類の画像をカバーします。
高精度
テストデータセットで80.21%の精度を達成し、安定した信頼性を発揮します。
統合容易
PyTorchフレームワークで構築されているため、他の深層学習プロジェクトとの統合が容易です。

モデル能力

画像分類
シーン認識
ホテル施設認識

使用事例

ホテル管理
ホテル写真の自動分類
ホテルのウェブサイトや予約プラットフォームで、アップロードされた写真を自動的に正しいカテゴリに分類します。
写真管理の効率化と手動分類の作業負荷軽減を実現します。
顧客体験分析
顧客が撮影した写真を分析し、どの施設が最も人気があるかを把握します。
ホテル施設の改善にデータサポートを提供します。
旅行プラットフォーム
ホテル検索最適化
ユーザーの好みに基づいて特定のタイプのホテル施設写真を自動的に推薦します。
ユーザー体験とコンバージョン率の向上に貢献します。
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