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Platzi Vit Model Julenalvaro
ViTアーキテクチャに基づく豆類葉病害分類モデル、beansデータセットで微調整され、精度99.25%を達成
ダウンロード数 20
リリース時間 : 1/4/2023
モデル概要
このモデルはGoogleのViT-base-patch16-224-in21kをbeansデータセットで微調整した画像分類モデルで、豆類葉の健康状態と病害タイプの識別に特化しています。
モデル特徴
高精度分類
beansテストセットで99.25%の精度を達成、健康な葉と病害葉を確実に区別可能
ViTアーキテクチャ採用
Vision Transformerベースモデルを使用し、強力な画像特徴抽出能力を有する
軽量微調整
わずか4トレーニングエポックで優れた性能を達成、トレーニング効率が高い
モデル能力
豆類葉健康状態分類
植物病害識別
農業画像分析
使用事例
スマート農業
豆類病害自動検出
畑の豆類作物の健康状態を自動識別、さび病などの病害を早期発見
精度99.25%
作物健康監視システム
農業監視システムに統合し、リアルタイム植物健康分析を提供
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