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PyTorch軽量モデル

# PyTorch軽量モデル

Swedish Fish
これはPyTorchフレームワークに基づく画像分類モデルで、スウェーデンで一般的な魚の種類を識別するために特別に設計されています。
画像分類 Transformers
S
Coffee24
30
1
Terrain Recognition
PyTorchフレームワークとHuggingPicsツールで自動生成された画像分類モデルで、異なる地形タイプを識別するために使用されます
画像分類 Transformers
T
smp111
76
2
Hair Color
これはPyTorchフレームワークに基づく画像分類モデルで、5つの異なる髪色カテゴリを識別できます。
画像分類 Transformers
H
enzostvs
50
7
Job Classification
画像分類に基づく職業認識モデルで、画像中の職業カテゴリを識別できます
画像分類 Transformers
J
eslimrana
36
1
Rare Puppers
これはPyTorchフレームワークとHuggingPicsツールで生成された画像分類モデルで、特に希少犬種の識別に特化しています。
画像分類 Transformers
R
Rimiru
19
0
Gender Class
PyTorchとHuggingPicsで構築された画像分類モデルで、画像中の性別（男性/女性）を識別します。
画像分類 Transformers
G
Leilab
734
1
Dog Breed Classification
PyTorchとHuggingPicsに基づく犬種画像分類モデルで、精度は95.52％に達します。
画像分類 Transformers
D
Filimize
38
0
Rust Image Classification 8
これはPyTorchフレームワークとHuggingPicsツールで生成された画像分類モデルで、錆と非錆画像を識別するために特別に設計されています。
画像分類 Transformers
R
SummerChiam
28
0
Where Am I Hospital Balcony Hallway Airport Coffee House Apartment Office
これはPyTorchフレームワークに基づく画像分類モデルで、7つの異なるシーン（病院、バルコニー、廊下、空港、カフェ、アパート、オフィス）を識別できます。
画像分類 Transformers
W
mayoughi
15
1
Teeth C
PyTorchフレームワークとHuggingPicsツールで生成された歯科画像分類モデルで、健康な歯、欠損歯、虫歯の3つの状態を識別できます。
画像分類 Transformers
T
steven123
16
0
Rare Puppers
これはPyTorchフレームワークとHuggingPicsツールで生成された画像分類モデルで、希少犬種の識別に特化しています。
画像分類 Transformers
R
ipvikas
31
0
Fruits
PyTorchとHuggingPicsを基に構築された高精度な果物画像分類モデル
画像分類 Transformers
F
hafidber
30
2
Rare Puppers
PyTorchフレームワークに基づく画像分類モデルで、特に希少犬種の識別に特化
画像分類 Transformers
R
Symbermine
31
0
Cricket Baseball Smrn
これはPyTorchフレームワークに基づく画像分類モデルで、クリケットと野球の画像を正確に区別できます。
画像分類 Transformers
C
smaranjitghose
31
0
Fruits
PyTorchとHuggingPicsを使用して構築された画像分類モデルで、さまざまな種類の果物を識別するために特別に設計されています。
画像分類 Transformers
F
hgarg
43
3
Infrastructures
PyTorchとHuggingPicsを基に生成された画像分類モデルで、インフラストラクチャの種類を識別するために特化しています。
画像分類 Transformers
I
drab
40
0
Hot Dog Or Sandwich
PyTorchフレームワークに基づく画像分類モデルで、ホットドッグとサンドイッチを区別できます。
画像分類 Transformers
H
osanseviero
15
0
Household Rooms
PyTorchフレームワークに基づく自動生成画像分類モデル、家庭部屋タイプの識別に使用
画像分類 Transformers
H
HHousen
40
5
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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。
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uer
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