Property Room Classifier
模型概述
基於ResNet50的圖像分類模型,專門用於識別和分類室內房間類型,適用於房產相關應用場景。
模型特點
輕量級設計
模型經過優化,適合在資源有限的環境中部署和使用。
高準確率
在驗證集上達到87%的分類準確率,能夠可靠地區分5種常見房間類型。
標準化輸入
接受224x224 RGB圖像作為輸入,兼容常見的圖像處理流程。
模型能力
圖像分類
房間類型識別
房產圖像分析
使用案例
房產科技
房產平臺自動分類
自動為房產平臺上傳的房間圖片進行分類標記
提高房產信息管理效率
智能家居場景識別
識別家庭監控攝像頭中的房間類型
實現基於場景的智能家居控制
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98