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Deepweeds

feisarx86によって開発
google/vit-base-patch16-224-in21kをファインチューニングした画像分類モデル、植物分類タスクに適応
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リリース時間 : 8/15/2023

モデル概要

このモデルはTensorFlowからPyTorchに移行したVision Transformerモデルで、植物画像分類専用です。事前学習済みViTモデルを基にファインチューニングされ、特定領域の画像認識タスクに適しています。

モデル特徴

ViTアーキテクチャベース
Vision Transformerアーキテクチャを使用し、強力な画像特徴抽出能力を有する
転移学習
事前学習モデルを基にファインチューニングし、特定領域の画像分類タスクに適応
効率的な訓練
線形学習率スケジューリングとAdamオプティマイザを採用し、訓練効率が高い

モデル能力

植物画像分類
画像特徴抽出
転移学習応用

使用事例

農業技術
雑草識別
農地の雑草種類を識別
植物分類
特定植物種を分類識別
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