一个简单的单标签分类模型，基于 ResNet18，用于从提供的图像中预测猫或狗的品种。该模型使用 Fast.ai 创建，并通过 PyTorch 的 ONNX 导出功能导出为 ONNX 格式。

源数据集是 OXFORD-IIIT PET。Omkar M Parkhi、Andrea Vedaldi、Andrew Zisserman 和 C. V. Jawahar 我们创建了一个包含 37 个类别的宠物数据集，每个类别约有 200 张图像。 这些图像在尺度、姿态和光照方面存在很大的差异。所有图像都有 相关的品种、头部 ROI 和像素级三元图分割的真实标注。

该 ONNX 模型可以在其他框架中使用，例如 Elixir 的 Axon。将 ONNX 模型转换为 Axon 的示例可以在以下地址找到： https://github.com/elixir-nx/axon/tree/main/notebooks/onnx_to_axon.livemd