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Resnet18 Catdog Classifier

hilmanswによって開発
ResNet-18をファインチューニングした猫と犬の画像分類モデルで、Kaggleの猫犬データセットでトレーニングされ、精度は99.29%
ダウンロード数 216
リリース時間 : 9/22/2023

モデル概要

このモデルはMicrosoft ResNet-18アーキテクチャを基にしたファインチューニング版で、猫と犬の画像分類タスク専用です。転移学習とファインチューニング技術により、Kaggleの猫犬分類データセットで高い精度を実現しました。

モデル特徴

高精度
テストセットで99.29%の分類精度を達成
転移学習
事前トレーニング済みのResNet-18モデルをファインチューニングし、既存の特徴抽出能力を効果的に活用
軽量
ResNet-18アーキテクチャは比較的軽量で、リソースが限られた環境での展開に適しています

モデル能力

画像分類
猫犬識別
転移学習

使用事例

ペット識別
スマートペットアルバム分類
ユーザーのアルバム内の猫と犬の写真を自動分類
分類精度99.29%
ペット病院管理システム
ペットの種類を自動識別し登録プロセスを簡素化
教育
機械学習教育用サンプル
コンピュータビジョンと転移学習の教育事例として
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