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Snacks Classifier
基於微軟Swin Transformer Tiny架構的輕量級圖像分類模型，在零食分類數據集上微調後達到92.86%測試準確率
下載量 15
發布時間 : 4/14/2022
模型概述
這是一個在零食分類任務上微調的視覺Transformer模型，適用於食品識別、零售貨架管理等場景
模型特點
高效局部注意力機制
採用滑動窗口注意力模式，在保持精度的同時顯著降低計算複雜度
輕量級架構
Tiny版本特別適合資源受限環境部署
遷移學習優化
在零食數據集上微調後展現出色的領域適應能力
模型能力
圖像分類
食品識別
零售商品識別
使用案例
零售行業
自動貨架盤點
識別貨架上零食商品的種類和位置
測試集準確率92.86%
自助結賬系統
通過攝像頭自動識別顧客選取的零食商品
健康管理
飲食記錄輔助
自動識別並記錄用戶攝入的零食類型
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