Grain
これはHuggingPicsで生成された画像分類モデルで、さまざまな種類の穀物を識別するために特別に設計されています。
ダウンロード数 14
リリース時間 : 5/27/2022
モデル概要
このモデルは5種類の一般的な穀物(大麦、蕎麦、小米、テフ、小麦)を画像分類でき、農業や食品加工などの分野での自動識別ニーズに適しています。
モデル特徴
多穀物識別
5種類の異なる穀物を正確に識別可能
簡単使い
HuggingPicsプラットフォームで自動生成され、展開と使用が簡単
カスタムトレーニング
ユーザーが独自のデータセットをアップロードしてモデルトレーニングをサポート
モデル能力
画像分類
穀物識別
農業画像分析
使用事例
農業
穀物品質検査
農業生産ラインで異なる穀物を自動識別・分類
精度66.07%
食品加工
原料分類
食品加工前に原料穀物を自動分類
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98