/ Модель

Характеристики

Параметры
58,7 млн
Архитектура
swin · dense
Опубликована
8 фев 2023

food-category-classification-v2.0

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Модель на архитектуре Swin классифицирует фотографии еды по 12 категориям для каталогизации и сортировки изображений.

373скачиваний за 30 дней35лайковвеса обновлены9 фев 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Kaludi/food-category-classification-v2.0 — модель компьютерного зрения, разработанная Kaludi для классификации изображений еды. Она построена на архитектуре Swin и содержит 58,7 млн параметров; принимает изображение и относит его к одной из 12 категорий: хлеб, молочные продукты, десерт, яйца, жареная еда, фрукты, мясо, лапша, рис, морепродукты, суп или овощи.

Модель подходит для автоматической сортировки фотографий в каталогах фуд-блогов, ресторанов и сайтов с рецептами. В README приведены метрики валидации: точность 0,960 и macro F1 0,959. Эти результаты относятся к описанной проверке и не гарантируют такого же качества на других изображениях и данных. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Сценарии применения

  • сортировка фотографий блюд по категориям
  • автоматическая разметка изображений еды для сайта рецептов
  • классификация блюд в фотокаталоге ресторана

Ограничения

Классификатор выбирает одну из 12 категорий еды, перечисленных в карточке; качество на других наборах изображений может отличаться. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Food Category Classification v2.0

This is an updated Food Category Image Classifier model of the old model that has been trained by Kaludi to recognize 12 different categories of foods, which includes Bread, Dairy, Dessert, Egg, Fried Food, Fruit, Meat, Noodles, Rice, Seafood, Soup, and Vegetable. It can accurately classify an image of food into one of these categories by analyzing its visual features. This model can be used by food bloggers, restaurants, and recipe websites to quickly categorize and sort their food images, making it easier to manage their content and provide a better user experience.

Gradio

This model supports a Gradio Web UI to run the data-food-classification model: Open In HF Spaces

Validation Metrics

  • Problem type: Multi-class Classification
  • Model ID: 3353292434
  • CO2 Emissions (in grams): 12.4563
  • Loss: 0.144
  • Accuracy: 0.960
  • Macro F1: 0.959
  • Micro F1: 0.960
  • Weighted F1: 0.959
  • Macro Precision: 0.962
  • Micro Precision: 0.960
  • Weighted Precision: 0.962
  • Macro Recall: 0.960
  • Micro Recall: 0.960
  • Weighted Recall: 0.960

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
SwinForImageClassification
Ревизия весов
66bc299

0 моделей