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Vit Base Food101
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Vit Base Food101

eslamxmによって開発
GoogleのViTモデルをFood101データセットでファインチューニングした画像分類モデルで、精度は85.39%を達成
画像分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#食品画像分類#高精度#ViTファインチューニング
ダウンロード数 445
リリース時間 : 5/19/2022

モデル概要

このモデルはgoogle/vit-base-patch16-224-in21kをfood101データセットでファインチューニングしたバージョンで、食品画像分類タスク専用です。

モデル特徴

高精度
Food101テストセットで85.39%の分類精度を達成
ViTアーキテクチャベース
Vision Transformerアーキテクチャを使用し、強力な画像特徴抽出能力を有する
軽量ファインチューニング
事前学習済みモデルをベースに4エポックのみファインチューニングし、学習効率が高い

モデル能力

食品画像分類
画像特徴抽出

使用事例

飲食業界
スマートメニュー認識
レストランの料理写真を自動認識・分類
精度85.39%
食品コンテンツ審査
ユーザーがアップロードした食品画像を自動認識・分類
健康管理
食事記録分析
ユーザーの食事写真に含まれる食品タイプを自動認識・記録
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