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Rust Image Classification 8
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Rust Image Classification 8

SummerChiamによって開発
これはPyTorchフレームワークとHuggingPicsツールで生成された画像分類モデルで、錆と非錆画像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軽量モデル
ダウンロード数 28
リリース時間 : 7/26/2022

モデル概要

このモデルは錆と非錆画像を正確に分類でき、工業検査や設備メンテナンスなどのシナリオに適しています。

モデル特徴

高精度
テストセットで95.95%の精度を達成し、錆と非錆画像を確実に区別できます。
使いやすさ
HuggingPicsツールで生成されており、ユーザーは簡単に独自の画像分類器を作成できます。
迅速な展開
Google Colabデモプログラムを提供し、迅速な展開とテストをサポートします。

モデル能力

錆画像認識
非錆画像認識
二値画像分類

使用事例

工業検査
設備錆検出
工業設備表面に錆が存在するかどうかを検出し、予防的メンテナンスを支援します。
錆領域を正確に識別し、精度は95.95%です
品質管理
製品表面品質検査
金属製品表面に錆欠陥が存在するかどうかを検査します。
不合格製品を効果的に識別
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