AIbase
JA
ホーム
Leafcondition
L

Leafcondition

OttoYuによって開発
植物の葉の状態を分類するための視覚モデルで、葉の健康状態を正確に識別・分析できます。
画像分類
Transformers
#植物の葉分類#高精度認識#農業モニタリング
ダウンロード数 16
リリース時間 : 3/24/2023

モデル概要

このモデルは主に植物の葉の状態分類タスクに使用され、葉が健康か特定の問題を抱えているかを識別するのに役立ちます。

モデル特徴

高精度
モデルは検証データセットで1.000の精度を達成し、優れた性能を示しています。
包括的な評価指標
F1スコア、精度、再現率を含む複数の評価指標を提供し、モデル性能を総合的に測定します。
環境に優しい
モデルのトレーニング過程で発生する二酸化炭素換算排出量が低く（0.427）、比較的環境に優しいです。

モデル能力

植物の葉の状態分類
画像特徴抽出
健康状態識別

使用事例

農業
作物の健康モニタリング
畑の作物の葉の健康状態を自動検出
葉の問題を正確に識別し、農家が迅速に対策を講じるのを支援
園芸
植物の病気診断
観賞用植物の葉の病害状況を識別
園芸家が正確な治療を行うのを補助
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase