VIT Food101 Image Classifier
Vision Transformerアーキテクチャに基づく食品画像分類モデルで、Food101データセットで訓練され、精度は93.3%
画像分類
Transformers

V
StatsGary
41
0
Vit Snacks
Apache-2.0
ViTアーキテクチャに基づくスナック画像分類モデルで、Matthijs/snacksデータセットでファインチューニングされ、精度は93.9%を達成
画像分類
Transformers

V
Shivagowri
32
0
Vit Base Patch16 224 In21k Snacks
ImageNet-21kで事前学習されたVision Transformerモデルで、スナック画像分類タスクに特化してファインチューニングされています
画像分類
Transformers

V
matteopilotto
37
0
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