AIbase
JA
ホーム
Rust Image Classification 1
R

Rust Image Classification 1

SummerChiamによって開発
これはPyTorchとHuggingPicsを基に構築された画像分類モデルで、画像中の錆の有無を識別するために特別に設計されています。
画像分類
Transformers
#錆検出#工業品質検査#高精度分類
ダウンロード数 28
リリース時間 : 7/24/2022

モデル概要

このモデルは画像中に錆が存在するかどうかを正確に分類でき、工業検査や設備メンテナンスなどのシナリオに適用可能です。

モデル特徴

高精度
テストデータセットで90.38%の分類精度を達成
使いやすさ
HuggingPicsフレームワークを通じて簡単にトレーニングとデプロイが可能
カスタマイズ性
特定のニーズに合わせて調整や再トレーニングが可能

モデル能力

錆検出
画像分類
工業設備状態分析

使用事例

工業検査
設備錆検出
工業設備表面の錆状況を自動検出
錆領域を正確に識別、精度90.38%
予防保全
錆検出を通じて設備メンテナンス需要を予測
潜在的な問題を早期発見、設備故障を削減
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