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基于Vision Transformer的101种美食图像分类模型

该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k预训练模型在food101数据集上微调的图像分类模型。采用Vision Transformer架构,经5轮训练后在评估集上达到89.13%的准确率。模型能识别101种不同类型的美食,可应用于餐饮行业的图像自动分类和识别。训练过程使用Adam优化器和线性学习率调度器,batch size为128。

awesome-openai-vision-api-experiments - OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源
GPT-4VGithubOpenAI Vision APIzero-shot学习图像分类开源项目视觉AI
该项目为OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源,覆盖从基础图像分类至高级的零次学习模型,适合初学者与专家共同探索、分享与合作。
MambaVision - 高效且灵活的视觉骨干网络,适用于各种分辨率的图像处理
GithubHugging FaceMambaVision图像分类开源项目深度学习计算机视觉
MambaVision采用混合Mamba-Transformer架构,结合自注意力和混合块,实现了卓越的图像分类和特征提取效果。其创新的对称路径设计提升了全局上下文的建模能力,并提供多种预训练模型。MambaVision支持多种分辨率图像处理,适用于分类、检测和分割等任务。最新模型支持Hugging Face和pip包,详细信息见[官网](https://huggingface.co/collections/nvidia/mambavision-66943871a6b36c9e78b327d3)。
attention-viz - 帮助理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制
GithubTransformerattention-viz可视化开源项目深度学习自然语言处理
此项目通过可视化技术帮助研究人员理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制,展示查询与关键向量的关系和整体模式。AttentionViz提供了交互式工具,支持多输入序列分析,提升了模型理解,并在多个应用场景中展现其实用性。
AIPhoto.Recipes - 基于Telegram的AI食材识别与健康食谱推荐工具
AI Photo RecipesAI工具Telegram机器人健康饮食食材识别食谱生成
AIPhoto.Recipes是一款集成于Telegram的AI食谱生成工具。通过拍摄食材照片,系统自动识别并推荐三种高蛋白食谱。这款应用简化了食谱搜索过程,为用户提供便捷的健康饮食方案,适合忙碌的职场人士和健康饮食爱好者。它不仅节省时间,还能帮助用户探索多样化的烹饪方式。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
Gastrograph.ai - 基于大数据的食品饮料产品优化解决方案
AI工具Gastrograph AI产品优化人工智能市场洞察消费者偏好
Gastrograph.ai是一个食品饮料产品优化平台,利用全球最大的感官数据库为消费品公司提供深度洞察。该平台帮助企业开发新产品、进入新市场和优化现有产品,预测全球消费者偏好,提供实时可操作见解。Gastrograph.ai基于超过10亿个数据点,针对30多个国家和特定人群进行定制化预测,助力企业缩短上市时间、降低成本,并做出更精准的决策。
MealsAI - 智能菜谱生成和分享平台
AI工具AI食谱生成MealsAI个性化菜单创意烹饪饮食限制
MealsAI利用人工智能技术,根据简单想法或现有食材自动生成独特食谱。平台支持特殊饮食需求、节日主题和快速简餐等多样化需求。用户可探索和分享全球食谱创意,使烹饪更有趣便捷。MealsAI为厨房新手和美食爱好者提供了创新的食谱获取和创造方式。
prodigy-openai-recipes - 结合OpenAI大语言模型与本地Prodigy实例,通过零次和少次学习技术,高效构建高质量数据集的方法
GithubNEROpenAIProdigyspaCytextcat开源项目
该项目展示了如何结合OpenAI大语言模型与本地Prodigy实例,通过零次和少次学习技术,高效构建高质量数据集。用户可以使用该方法进行命名实体识别和文本分类等任务,手动校正模型预测结果以提高数据准确性。项目提供详细的设置指南,帮助用户在本地安装和运行必要的软件,并配置API密钥。通过高效的数据注解流程和灵活的模板设置,用户能够快速获得金标准数据,并训练符合特定需求的监督模型。
Transformers-Recipe - 学习与应用Transformer的指南
AttentionGithubNLPTransformer开源项目强化学习计算机视觉
该指南为自然语言处理(NLP)及其他领域的学习者提供了丰富的Transformer学习资源,包括基础介绍、技术解析、实际实现和应用。通过精选的文章、视频和代码示例,帮助用户深入掌握Transformer模型的理论与实践。
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