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Snacks Classifier
マイクロソフトのSwin Transformer Tinyアーキテクチャを基にした軽量画像分類モデルで、スナック分類データセットでファインチューニング後、92.86%のテスト精度を達成
ダウンロード数 15
リリース時間 : 4/14/2022
モデル概要
これはスナック分類タスク用にファインチューニングされた視覚Transformerモデルで、食品認識や小売棚管理などのシナリオに適しています
モデル特徴
効率的な局所注意メカニズム
スライディングウィンドウ注意モードを採用し、精度を維持しながら計算複雑性を大幅に低減
軽量アーキテクチャ
Tinyバージョンはリソースが限られた環境での展開に特に適しています
転移学習最適化
スナックデータセットでファインチューニング後、優れたドメイン適応能力を発揮
モデル能力
画像分類
食品認識
小売商品認識
使用事例
小売業界
自動棚卸し
棚上のスナック商品の種類と位置を識別
テストセット精度92.86%
セルフレジシステム
カメラで顧客が選んだスナック商品を自動認識
健康管理
食事記録補助
ユーザーが摂取したスナックの種類を自動識別・記録
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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Transformers 複数言語対応L
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