Segformer Finetuned Segments Plantleafdisease DEC
SegFormerアーキテクチャに基づく植物葉病画像セグメンテーションモデルで、拡張データセットで微調整され、さまざまな植物病害タイプを正確に識別できます。
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リリース時間 : 12/30/2024
モデル概要
このモデルはSegFormerアーキテクチャに基づくセマンティックセグメンテーションモデルで、植物の葉に現れるさまざまな病害タイプを識別するために特別に設計されています。評価セットで優れた性能を示し、平均IoU(mIoU)は0.7357、平均精度は0.9156を達成しました。
モデル特徴
多病害識別
稲いもち病、マンゴー炭疽病、ザクロ斑点病など、さまざまな植物病害を正確に識別可能
高精度セグメンテーション
評価セットで0.7357の平均IoU(mIoU)と0.9156の平均精度を達成
効率的な処理
評価速度は1秒あたり16.915サンプルで、実際のアプリケーションシナリオに適しています
モデル能力
植物葉画像セグメンテーション
病害領域識別
多クラス分類
使用事例
農業モニタリング
病害早期検出
葉画像を通じて早期の病害兆候を自動検出
さまざまな一般的な植物病害を正確に識別可能
精密農業
精密農業システムに病害分布データを提供
農家が標的治療を行うのを支援
植物学研究
病害分布研究
葉上の異なる病害の分布パターンを研究するために使用
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