AIbase
JA
ホーム
Label Room
L

Label Room

mcdesmonteixによって開発
PyTorchベースの画像分類モデルで、12種類の異なる部屋シーンを識別します。
画像分類
Transformers
#マルチシーン分類#家庭環境認識#73%精度
ダウンロード数 30
リリース時間 : 12/1/2023

モデル概要

このモデルはキッチン、バスルーム、リビング、ダイニング、ベッドルームなど12種類の一般的な屋内・屋外シーンを分類でき、精度は73.36%です。

モデル特徴

マルチシーン認識
12種類の異なる屋内・屋外シーンを認識でき、一般的な居住空間や作業空間をカバーします。
自動生成
HuggingPicsツールで自動生成された画像分類器で、迅速なデプロイが可能です。
Colabサポート
Google Colabデモを提供しており、ユーザーが簡単にモデルを体験・テストできます。

モデル能力

画像分類
シーン認識
屋内・屋外空間分類

使用事例

スマートホーム
自動部屋認識
スマートホームシステムがカメラ映像から部屋タイプを自動認識し、適切な設定を調整できます。
スマートホームシステムの自動化レベル向上
不動産
不動産写真自動分類
不動産写真に自動的に部屋タイプのラベルを追加し、不動産管理プロセスを簡素化します。
不動産写真管理効率の向上
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
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase