Property Room Classifier
模型简介
基于ResNet50的图像分类模型,专门用于识别和分类室内房间类型,适用于房产相关应用场景。
模型特点
轻量级设计
模型经过优化,适合在资源有限的环境中部署和使用。
高准确率
在验证集上达到87%的分类准确率,能够可靠地区分5种常见房间类型。
标准化输入
接受224x224 RGB图像作为输入,兼容常见的图像处理流程。
模型能力
图像分类
房间类型识别
房产图像分析
使用案例
房产科技
房产平台自动分类
自动为房产平台上传的房间图片进行分类标记
提高房产信息管理效率
智能家居场景识别
识别家庭监控摄像头中的房间类型
实现基于场景的智能家居控制
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers 英语

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98