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Mit B0 Corm

AI-Lab-Makerereによって開発
nvidia/mit-b0をファインチューニングした画像セグメンテーションモデルで、評価データセットで優れた性能を示し、平均IoUは0.9210、平均精度は0.9571を達成しました。
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リリース時間 : 3/5/2025

モデル概要

このモデルはnvidia/mit-b0アーキテクチャを基にファインチューニングされた画像セグメンテーションモデルで、画像中の背景、球茎、損傷領域の識別とセグメンテーションに特化しています。

モデル特徴

高精度セグメンテーション
評価データセットで0.9210の平均IoUと0.9571の平均精度を達成し、優れた性能を示しています。
多クラス識別
背景、球茎、損傷の3クラスを正確に識別・セグメントできます。
安定した学習
40エポックの学習後、各指標が安定し、検証損失は0.0433まで低下しました。

モデル能力

画像セグメンテーション
多クラス物体認識
背景領域検出
球茎領域検出
損傷領域検出

使用事例

農業検出
農作物病害検出
作物画像中の損傷領域を識別し、病害診断を支援します。
損傷領域検出精度93.77%、IoU89.23%
植物学研究
植物器官分析
植物球茎領域を精密にセグメントし、成長状態分析に利用します。
球茎領域検出精度93.60%、IoU87.62%
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