Simple Plant Detection

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルカードは、新しいモデルの基本テンプレートを目指しています。この生テンプレートを使用して生成されました。

📚 ドキュメント

モデルの説明

• 開発者: [詳細情報が必要]
• 資金提供元 (任意): [詳細情報が必要]
• 共有者 (任意): [詳細情報が必要]
• モデルの種類: [詳細情報が必要]
• 言語 (NLP): [詳細情報が必要]
• ライセンス: Apache-2.0
• ファインチューニング元のモデル (任意): dima806/30_plant_types_image_detection

モデルのソース (任意)

• リポジトリ: [詳細情報が必要]
• 論文 (任意): [詳細情報が必要]
• デモ (任意): [詳細情報が必要]

🛠️ 使用方法

直接使用

[詳細情報が必要]

下流の使用 (任意)

[詳細情報が必要]

想定外の使用

[詳細情報が必要]

⚠️ バイアス、リスク、制限事項

[詳細情報が必要]

推奨事項

ユーザー（直接ユーザーと下流ユーザーの両方）は、モデルのリスク、バイアス、制限事項を認識する必要があります。さらなる推奨事項については、詳細情報が必要です。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、モデルを開始します。

[詳細情報が必要]

📈 学習の詳細

学習データ

[詳細情報が必要]

学習手順

前処理 (任意)

[詳細情報が必要]

学習ハイパーパラメータ

• 学習方式: [詳細情報が必要]

速度、サイズ、時間 (任意)

[詳細情報が必要]

🧪 評価

テストデータ、要因、メトリクス

テストデータ

[詳細情報が必要]

要因

[詳細情報が必要]

メトリクス

[詳細情報が必要]

結果

[詳細情報が必要]

概要

🔍 モデルの調査 (任意)

[詳細情報が必要]

🌱 環境への影響

炭素排出量は、Lacoste et al. (2019)で提示されたMachine Learning Impact calculatorを使用して推定できます。

• ハードウェアの種類: [詳細情報が必要]
• 使用時間: [詳細情報が必要]
• クラウドプロバイダー: [詳細情報が必要]
• コンピューティングリージョン: [詳細情報が必要]
• 排出された炭素量: [詳細情報が必要]

📖 技術仕様 (任意)

モデルアーキテクチャと目的

[詳細情報が必要]

コンピューティングインフラストラクチャ

ハードウェア

[詳細情報が必要]

ソフトウェア

[詳細情報が必要]

📜 引用 (任意)

BibTeX:

[詳細情報が必要]

APA:

[詳細情報が必要]

📚 用語集 (任意)

[詳細情報が必要]

ℹ️ 詳細情報 (任意)

[詳細情報が必要]

📝 モデルカードの作成者 (任意)

[詳細情報が必要]

📞 モデルカードの連絡先

[詳細情報が必要]

📄 ライセンス

Apache-2.0