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Test Model
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Test Model

Nonem100によって開発
これはPyTorchとHuggingPicsで生成された画像分類モデルで、精度は90.18%です。
画像分類
Transformers
#食品画像分類#高精度分類#ファストフード識別
ダウンロード数 31
リリース時間 : 3/31/2022

モデル概要

このモデルは画像分類タスクに使用され、マシュマロ、ハンバーガー、ホットドッグなど様々な食品カテゴリを識別できます。

モデル特徴

高精度
画像分類タスクで90.18%の精度を達成。
使いやすさ
HuggingPicsツールで自動生成され、迅速な展開と使用が可能。
多クラス識別
マシュマロ、ハンバーガー、ホットドッグなど様々な食品カテゴリを識別可能。

モデル能力

画像分類
多クラス識別

使用事例

食品識別
ファストフード店の食品分類
ファストフード店の様々な食品を自動識別・分類するために使用。
精度は90.18%。
スマートメニューシステム
スマートメニューシステムで顧客が選択した食品を自動識別。
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