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Food Vision 101
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Food Vision 101

mhamza-007によって開発
Food101データセットでファインチューニングされたEfficientNetB4画像分類モデル、101種類の食品カテゴリ認識をサポート
画像分類 英語オープンソースライセンス:MIT#食品画像分類#EfficientNetファインチューニング#多クラス認識
ダウンロード数 39
リリース時間 : 2/20/2025

モデル概要

このモデルはEfficientNetB4アーキテクチャに基づく深層学習モデルで、食品画像分類タスク専用に設計されています。Food101データセットでのファインチューニングにより、101種類の異なる食品画像を正確に識別できます。

モデル特徴

効率的な画像分類
EfficientNetB4アーキテクチャに基づき、計算効率を維持しながら高精度な画像分類能力を提供
食品分野専用
101種類の食品カテゴリに特化して最適化されており、食品認識関連アプリケーションに適しています
転移学習最適化
最後の10層を解凍するファインチューニング戦略を採用し、事前学習モデルの知識を効果的に活用

モデル能力

食品画像分類
多クラス認識
コンピュータビジョンタスク処理

使用事例

飲食業界
スマートメニュー認識
ユーザーが撮影した食品写真を自動認識し、類似料理を推薦
74.28%のテスト精度
栄養分析補助
食品認識を通じて食事の栄養成分計算を補助
健康管理
食事記録自動化
ユーザーの毎日の摂取食品種類を自動記録
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