一个简单的单标签分类模型，基于 ResNet18，用于预测输入图像是猫还是狗。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。

源数据集为 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。 图像在尺度、姿态和光照方面存在很大差异。所有图像都有 相关的真实标注，包括品种、头部 ROI 和像素级三元分割图。

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