Swinv2 Tiny Patch4 Window8 256 Finetuned THFOOD 50
このモデルはSwin Transformer V2アーキテクチャに基づき、THFOOD-50タイ料理データセットで微調整された視覚分類モデルで、タイ料理の画像識別に特化しています。
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リリース時間 : 4/22/2023
モデル概要
microsoft/swinv2-tiny-patch4-window8-256事前学習モデルを基に、THFOOD-50データセットで微調整され、タイ料理の画像分類タスクに使用されます。
モデル特徴
高精度
THFOOD-50テストセットで92.92%の精度を達成、検証セット精度93.44%
効率的なトレーニング
比較的小さなSwinV2-tinyアーキテクチャを使用し、トレーニング効率が高い
専門的な料理識別
タイの特色料理に最適化され、50種類のタイ特色料理を識別可能
モデル能力
タイ料理画像分類
料理識別
画像特徴抽出
使用事例
飲食業界
スマートメニューシステム
顧客が撮影した料理写真を自動識別し、類似料理を推薦
食事記録アプリ
ユーザーが食べたタイ料理を記録・識別するのを支援
教育研究
タイ食文化研究
タイ伝統料理画像データの自動分類と分析
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