高精度表情識別

# 高精度表情識別

Vit Facial Expression Recognition

基於ViT架構的面部表情識別模型，在imagefolder數據集上微調，準確率達91.77%

Facial Expression Detection

基於預訓練模型微調的面部表情識別模型，能有效識別八種不同面部表情。

Vit Facial Expression Recognition

基於ViT的面部表情識別模型，在FER2013、MMI和AffectNet數據集上微調，能夠識別七種基本情緒

Vit Facial Expression Recognition

基於ViT的面部表情識別模型，在FER2013、MMI和AffectNet數據集上微調，支持七種情緒分類

Resnet 50 Finetuned FER2013 0.003 CKPlus

基於ResNet-50架構微調的面部表情識別模型，在FER2013和CKPlus數據集上訓練

Beit Base Patch16 224 Pt22k Ft22k Finetuned FER2013CKPlus 7e 05

這是一個基於BEiT架構的圖像分類模型，在FER2013和CK+數據集上進行了微調，用於面部表情識別任務。

一個基於PyTorch的面部情緒識別模型，在FER2013數據集上訓練，準確率達到91.9%。

Transformers 英語

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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。

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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

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