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Beit Base Land Cover V0.1
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Beit Base Land Cover V0.1

dfurmanによって開発
BEiTアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、画像フォルダデータセットでファインチューニングされ、精度98.7%を達成
画像分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#高精度画像分類#BEITファインチューニングモデル#自然景観認識
ダウンロード数 22
リリース時間 : 11/18/2022

モデル概要

このモデルはmicrosoft/beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k事前学習モデルを画像分類タスク用にファインチューニングしたバージョンで、様々な自然景観画像カテゴリの識別に優れています。

モデル特徴

高精度分類
評価データセットで98.7%の精度を達成し、優れた性能を発揮
転移学習最適化
強力なBEiT事前学習モデルを基にファインチューニングし、事前学習知識を最大限活用
多様なシーン適応
樹冠層、低木、不透水面、水域など様々な景観を識別可能なことを示す例

モデル能力

画像分類
自然景観認識
多カテゴリ画像識別

使用事例

環境モニタリング
植生被覆分析
樹冠層と低木など異なる植生タイプを識別
異なる植生タイプを正確に区別
水域識別
画像中の水域領域を検出
高精度な水域識別
都市計画
地表特徴分析
不透水面などの人工構造物を識別
人工地表特徴を正確に分類
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