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Vit Snacks
V
Vit Snacks
由Shivagowri開發
基於ViT架構的零食圖像分類模型，在Matthijs/snacks數據集上微調，準確率達93.9%
下載量 32
發布時間 : 6/29/2022
模型概述
該模型是基於Google的ViT-base-patch16-224-in21k在零食數據集上微調的版本，專門用於識別20種不同種類的零食圖像。
模型特點
高準確率
在零食分類任務上達到93.9%的準確率
基於ViT架構
使用Vision Transformer(ViT)作為基礎架構，具有良好的圖像理解能力
輕量級微調
在預訓練模型基礎上僅進行5輪微調，效率高
模型能力
零食圖像分類
20類零食識別
使用案例
零售與食品
自動零食分類
用於超市或自動售貨機的零食自動識別系統
可準確識別20種常見零食
飲食記錄應用
幫助用戶通過拍照記錄零食攝入
自動識別並分類用戶攝入的零食
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