Autotrain Meme Classification 42897109437

🚀 自動訓練圖像分類模型

本項目是一個基於自動訓練（AutoTrain）的圖像分類模型，用於區分表情包（Meme）和非表情包圖像。該模型通過特定數據集訓練，在驗證集上表現出了優異的性能，可應用於內容審核等場景。

🚀 快速開始

本模型已在Hugging Face平臺上部署，你可以通過以下示例圖片快速體驗模型的預測效果：

• 老虎
• 茶壺
• 宮殿

✨ 主要特性

• 精準分類：模型在驗證集上的準確率、精確率、召回率、AUC和F1值均達到了1.000，能夠準確區分表情包和非表情包圖像。
• 應用廣泛：可應用於內容審核、品牌監測等多個領域，幫助用戶更好地管理和理解圖像內容。
• 可擴展性強：未來可進一步拓展到表情包情感分析等任務，為更多應用場景提供支持。

📚 詳細文檔

🔍 數據集

數據集包含兩個標籤的圖像：

• 表情包（Meme）：表情包文件夾包含222張表情包圖像，這些圖像大多包含圖片上的文字。
• 非表情包（Not Meme）：非表情包文件夾包含108張非表情包文件，涵蓋了從體育到各種形式的文本（如文檔、圖像文本）等各類圖像，以提高模型的準確性並更有效地理解表情包。

🛠️ 使用場景

• 內容審核：表情包分類模型可用於從社交媒體為特定領域生成的大量數據中過濾出表情包內容，以便更好地理解和管理數據。

🚧 未來展望

• 情感分析：進一步研究表情包圖像的情感，如積極、暴力、冒犯、諷刺、中立等。這可用於以下各種任務：
  • 教育：從為教育策劃的表情包中消除冒犯性內容。
  • 品牌監測：通過理解表情包文化的表達來了解用戶的情感，為決策過程提供支持。

📊 模型訓練信息

• 問題類型：二分類
• 模型ID：42897109437
• 二氧化碳排放量（克）：1.1329

📈 驗證指標