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Vit Base Beans
Google Vision Transformer (ViT)アーキテクチャを微調整した豆類の葉の病害分類モデルで、beansデータセットで98.5%の精度を達成
ダウンロード数 25
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルは豆類作物の葉の健康状態を識別するために特別に設計されており、健康な葉、角斑病の葉、豆類さび病の葉の3つのカテゴリに分類でき、農業病害監視シナリオに適しています
モデル特徴
高精度分類
beansテストセットで96.88%の精度、検証セットで98.5%の精度を達成
効率的な微調整
事前訓練済みViTモデルに基づく転移学習により、わずか8トレーニングエポックで優れた性能を獲得
農業病害識別
豆類作物の一般的な病害（角斑病、さび病）に特化して最適化
モデル能力
豆類の葉画像分類
植物病害識別
農業健康モニタリング
使用事例
スマート農業
病害早期検出
葉の写真から自動的に早期病害症状を識別
健康な葉と2つの一般的な病害を正確に区別
圃場監視システム
モバイルデバイスやドローンに統合して大規模な作物健康スキャンを実施
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