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#食物识别
food - 基于Vision Transformer的101种美食图像分类模型
ViT
Huggingface
图像分类
模型
迁移学习
深度学习
Github
开源项目
食物识别
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。
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