Master image classification using Hugging Face with a step-by-step guide on training and deploying models in AI and computer vision. Mar 18, 2024 · 13 min read Contents Understanding Image Classification with Hugging Face The basics of image classification Why choose Hugging Face for image classif...
使用第三方库 pipe = pipeline(model="FacebookAI/roberta-large-mnli")pipe("This restaurant is awesome") #输出[{'label': 'NEUTRAL', 'score': 0.7313136458396912}] 图像识别 def test_zero_shot_object_detector(): with open('coco_sample.png', mode='rb') as f: image = Image.open(f) object...
pipe = pipeline(model="FacebookAI/roberta-large-mnli")pipe("This restaurant is awesome")#输出[{'label':'NEUTRAL', 'score':0.7313136458396912}]图像识别 def test_zero_shot_object_detector(): with open('coco_sample.png', mode='rb') as f: image = Image.open(f) object_detector...
最近在b站上也出了视频:Hugging Face自然语言处理教程(官方)_哔哩哔哩_bilibili 也有github的中文教程(非官方,但是写的很好):https://github.com/lansinuote/Huggingface_Toturials 抱抱脸确实是一个很好用的包,基本上大量的NLP模型都在抱抱脸中有实现。感觉就像CV中的timm库。作为新人的我,肯定要学习起来的(非常适合...
在本文中,我们将介绍如何使用Hugging Face平台上的图像分类模型,并在自己的数据集上进行微调。首先,我们需要选择一个预训练模型。在这里,我们以Google的vit-base-patch16-224模型为例。这个模型在ImageNet-21k(1400万张图像,21843个类别)上以224x224分辨率进行预训练,并在ImageNet 2012(100万张图像,1000个类别)上...
2.人脸编码函数——face_encodings face_encodings(face_image, known_face_locations=None, num_jitters=1) 给定一个图像,返回图像中每个人脸的128脸部编码(特征向量)。 参数: face_image:输入的人脸图像 known_face_locations:可选参数,如果你知道每个人脸所在的边界框 ...
大家在Hugging face模型这个子页面下通过text-to-image这个标签可以找到非常多的已经训练好的模型,还可以用下载数或者点赞数排序检索。这些模型中的一部分已经在云上部署,可以直接在Hugging face的网站上进行图片生成。这个过程完全免费,但是可能需要排队等候的时间会比较久。而且Hugging face是面向所有机器学习算法的模型...
Explore the transformative world of Hugging Face, the AI community's open-source hub for Machine Learning and Natural Language Processing.
Hugging Face is most notable for its Transformers library built for natural language processing applications and its platform that allows users to share machine learning models and datasets.This connector is available in the following products and regions:...
Whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一,毫无疑问,也是应用最广泛的模型。如果你想部署 Whisper 模型,Hugging Face推理终端能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whisper 模型。但是,如果你还想叠加其它功能,如用于分辨不同说话人的说话人分割,或用于投机解码的辅助生成,事情就有点麻烦了。因为此时你需要将 Whisper 和...