# 高準確率分類

基於Falconsai/nsfw_image_detection微調的NSFW圖像分類模型，在驗證集上準確率達1.0

GTE-small 是一個高效的句子嵌入模型，基於 thenlper/gte-small 基礎模型，專注於句子相似度任務。

一個微調的BERT模型，用於準確區分AI生成和人類撰寫的文本。

cde-small-v1 是一個基於 transformer 架構的小型句子嵌入模型，在多個文本分類、聚類和檢索任務上表現出色。

Speed Embedding 7B Instruct 是一個基於 Transformer 架構的大規模語言模型，專注於文本嵌入和分類任務，在多個基準測試中表現出色。

基於Qwen2架構的7B參數規模指令微調模型，專注於句子相似度計算和文本嵌入任務

基於distilhubert模型微調的嬰兒哭聲識別模型，在評估集上準確率達到86.96%

基於HuBERT大模型的性別分類器，準確率達98.61%

基於BERT的西班牙文情感分析分類器，用於檢測文本中的積極和消極情感。

基於Whisper-small微調的多語言語音分類模型，支持烏茲別克語、英語和俄語的語音識別與分類。

基於Google的ViT架構微調的圖像分類模型，用於護膚品檢測任務，驗證準確率達86.48%

基於Food101數據集訓練的食品圖像分類模型，準確率達88.31%

基於facebook/wav2vec2-base微調的音頻情感分類模型，在評估集上準確率達73.98%

基於facebook/wav2vec2-base-960h的鳥類聲音分類模型，用於通過聲音識別不同鳥類物種。

基於BERT-large葡萄牙語模型微調的仇恨言論分類器，在hate_speech_portuguese數據集上達到78.14%準確率

基於ResNet-50微調的果蔬圖像分類模型，可識別36種常見水果和蔬菜

基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m微調的俄語語音情緒識別模型，支持識別中性、積極、憤怒、悲傷等情緒。

該模型是基於ibert-roberta-base微調得到的版本，專門用於檢測辱罵或威脅性言論。

這是一個基於PyTorch和HuggingPics構建的圖像分類模型，專門用於區分吉普車和豐田車。

基於ViT架構的圖像分類模型，在FER2013數據集上微調，用於面部表情識別任務。

一個基於HuggingPics生成的圖像分類模型，專門用於識別不同品種的稀有犬類。

這是一個用於檢測無意義文本的多類別分類模型，準確率高達97.35%。

基於BEiT架構的視覺Transformer模型，在FER2013數據集上微調用於面部表情識別任務

這是一個基於PyTorch框架的圖像分類模型，專門用於識別手語字母，準確率達到100%。

由HuggingPics生成的圖像分類模型，準確率為86.57%

這是一個通過AutoTrain訓練的多類別圖像分類模型，專門用於分析車輛圖像。

基於facebook/wav2vec2-base微調的語音處理模型，專注於平衡正負類分類任務

這是一個基於AutoTrain訓練的視覺二分類模型，用於廣告檢測任務。

基於IndoBERT的印尼語虛假新聞分類模型，在未知數據集上微調，準確率達80.59%

一個基於PyTorch和HuggingPics的圖像分類模型，用於識別不同類型的住宅。

一個基於PyTorch框架和HuggingPics工具生成的圖像分類模型，專門用於識別稀有犬種

這是一個基於PyTorch和HuggingPics生成的圖像分類模型，準確率達到90.18%。

基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在GOOGLE/XTREME_S - MINDS14.ALL數據集上微調的多語言語音識別模型

基於ALBERT-base-v2微調的虛假新聞分類模型，可準確區分虛假與真實新聞

一個基於PyTorch的圖像分類模型，用於區分啤酒和葡萄酒的圖片。

使用SpeechBrain訓練的語音指令識別模型，基於谷歌語音指令數據集，可識別12個關鍵詞。

這是一個基於AutoNLP訓練的孟加拉語多類別分類模型，在indic_glue數據集上表現優異。

面向韓語金融領域的預訓練語言模型，通過增量預訓練和情感分析微調提升金融文本處理性能

這是一個基於mT5架構的波斯語情感分析模型，能夠分析文本的情感傾向。

基於roberta-base-bne模型在亞馬遜多語種評論數據集上微調的文本分類模型，主要用於西班牙語評論的情感分析