# 圖像識別

一個基於Transformer架構的貓狗圖像分類模型，用於識別圖像中的貓和狗。

一個基於ResNet-50的圖像分類模型，用於識別和分類可回收物品。

基於Google的ViT模型微調的不丹紡織品圖像分類模型

基於Google的ViT-Base-Patch16-224模型在花卉圖像數據集上微調的視覺Transformer模型

這是一個基於AutoTrain訓練的多類別圖像分類模型，用於識別不同種族特徵。

該模型是基於facebook/convnext-tiny-224在huggan/wikiart數據集上微調的圖像分類模型，主要用於藝術作品分類任務。

基於Google的ViT模型在花卉圖像數據集上微調的視覺Transformer模型

基於Google Vision Transformer (ViT)模型在花卉圖像數據集上微調的視覺分類模型

基於Google的ViT模型在花卉圖像數據集上微調的視覺Transformer模型

基於Google的ViT模型在花卉圖像數據集上微調的視覺Transformer模型，適用於圖像分類任務

基於Google的ViT模型在花卉圖像數據集上微調的視覺Transformer模型，適用於圖像分類任務

基於facebook/detr-resnet-50在beyond_words_23數據集上微調的視覺目標檢測模型

基於facebook/deit-small-patch16-224微調的模型，具體用途未明確說明

基於google/vit-base-patch16-224-in21k微調的食品分類模型，在評估集上表現出色

基於微軟BEiT架構的草圖分類模型，在未知數據集上微調，準確率達82.82%

基於microsoft/beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k微調的草圖分類模型，在評估集上準確率達82.77%

一個基於PyTorch和HuggingPics的圖像分類模型，用於識別不同種類的冰淇淋。

基於Google的ViT模型在花卉圖像數據集上微調的視覺Transformer模型

這是一個基於PyTorch框架的圖像分類模型，能夠準確識別和分類頭髮長度（長髮或短髮）。

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。

基於Google的ViT基礎模型微調的視覺分類模型，適用於特定領域的圖像識別任務

基於Google的ViT模型在花卉圖像數據集上微調的視覺分類模型

基於Google的ViT模型在花卉圖像數據集上微調的視覺Transformer模型

基於google/vit-base-patch16-384微調的視覺Transformer模型，適用於圖像分類任務

基於Google Vision Transformer (ViT)基礎模型微調的視覺分類模型，適用於圖像分類任務

該模型是基於google/vit-base-patch16-224-in21k在未知數據集上微調的視覺Transformer模型，主要用於圖像分類任務。

這是一個由HuggingPics生成的圖像分類模型，專門用於識別特定類別的圖像。

基於ResNet-18架構微調的狗糧圖像分類模型，在lewtun/dog_food數據集上達到89.6%的準確率。

基於ConvNeXt-Tiny架構的計算機視覺模型，適用於圖像分類任務

ResNet-50是基於ImageNet-1k預訓練的殘差網絡模型，採用v1.5架構改進，適用於圖像分類任務。

基於ImageNet-1k訓練的RegNet圖像分類模型，通過神經架構搜索設計的高效網絡結構

一個基於PyTorch的目標檢測模型，專門用於識別圖像中的熱狗

這是一個基於HuggingPics生成的圖像分類模型，專門用於識別圖片中的熱狗