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Rust Image Classification 3
R

Rust Image Classification 3

SummerChiamによって開発
これはPyTorchとHuggingPicsを使用して構築された画像分類モデルで、画像中の錆の状態を識別するために特別に設計されています。
画像分類
Transformers
#高精度錆検出#工業品質検査#PyTorch軽量化
ダウンロード数 28
リリース時間 : 7/30/2022

モデル概要

このモデルは二値画像分類器で、錆のある画像とない画像を正確に区別でき、精度は96.46%に達します。

モデル特徴

高精度
錆識別タスクで96.46%の精度を達成。
使いやすさ
HuggingPicsフレームワークを通じて構築され、展開と使用が容易。
カスタムトレーニング
Google Colabデモを通じてカスタム画像分類器を作成可能。

モデル能力

画像分類
錆検出
二値分類

使用事例

工業検査
金属表面錆検出
金属表面に錆があるかどうかを検出
錆領域を正確に識別、精度96.46%
品質管理
製品錆検査
生産ラインで製品の錆欠陥を自動検出
品質検査の効率と精度を向上
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