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Pepe

由PeskyAmiable開發
Keras 提供的圖像分類模型,支持多種預訓練架構,適用於常見的圖像分類任務。
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發布時間 : 12/4/2022

模型概述

該模型是一個基於 Keras 的圖像分類模型,可用於對圖像進行分類識別,支持多種預訓練架構如 ResNet、VGG、MobileNet 等。

模型特點

多種預訓練架構支持
支持多種流行的預訓練架構,如 ResNet、VGG、MobileNet 等,方便用戶選擇適合的模型。
易於使用
基於 Keras 的高級 API,提供簡單易用的接口,便於快速實現圖像分類任務。
可遷移學習
支持遷移學習,用戶可以在預訓練模型基礎上進行微調,以適應特定任務。

模型能力

圖像分類
特徵提取
遷移學習

使用案例

計算機視覺
物體識別
識別圖像中的物體類別,如貓、狗、汽車等。
高準確率的物體分類
醫學圖像分析
用於醫學圖像的分類,如X光片、MRI圖像的異常檢測。
輔助醫生進行診斷
工業應用
質量檢測
在生產線中對產品進行質量檢測,識別缺陷產品。
提高生產效率和質量控制
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