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zededa/resnet50-cars

By zededa · ↓ 0 · ♥ 0 · Updated 2025-10-16

What's in this repo

This page lists the files in zededa/resnet50-cars, including resnet50_cars_enhanced.onnx.

  • 1 ONNX models (.onnx files)
  • 3 files, including 1 .md, 1 .onnx
  • Last updated 2025-10-16

ONNX files

File Size Download
resnet50_cars_enhanced.onnx — Download

How to use

These ONNX files can be loaded with ONNX Runtime. To inspect a model graph, upload the file to the Netron viewer. Download links point to the original files on Hugging Face.

README

license: apache-2.0

I'll fetch the README content from the HuggingFace model page first.

ResNet50 - Stanford Cars 分类

Organization Framework Accuracy

本仓库包含一个预训练的 ResNet50 模型，该模型使用 Stanford Cars 数据集进行微调，用于对车辆的品牌、型号和年份进行分类。该模型由 ZEDEDA 维护和提供。

📊 模型详情

  • 架构： ResNet50
  • 框架： ONNX
  • 精度： FP32（单精度）
  • 模型大小： 94 MB
  • 任务： 图像分类
  • 类别数量： 196

📈 性能

该模型在 Stanford Cars 验证集上进行了评估，并取得了以下性能指标：

  • Top-1 准确率： 89.39%

🗂️ 数据集信息

该模型在 Stanford Cars 数据集 上进行训练。

  • 该数据集包含 16,185 张图像，涵盖 196 个汽车类别。
  • 数据被划分为 8,144 张训练图像和 8,041 张测试图像。
  • 类别通常包含品牌、型号、年份信息（例如，2012 Tesla Model S 或 2012 BMW M3 coupe）。

🚀 使用方法

由于模型以 ONNX 格式保存，因此可以在各种环境中使用 onnxruntime 轻松部署。

先决条件

pip install onnxruntime numpy Pillow

Model info

onnx license:apache-2.0 region:us
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Created: 2025-10-16

Updated: 2025-10-16

View on Hugging Face

Files (3)

.gitattributes
README.md
resnet50_cars_enhanced.onnx ONNX

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