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Platzi Vit Model Will Mendoza
GoogleのViTモデルを豆類データセットでファインチューニングした画像分類モデルで、精度は98.5%
ダウンロード数 15
リリース時間 : 4/11/2023
モデル概要
このモデルはgoogle/vit-base-patch16-224-in21kを豆類データセットでファインチューニングしたバージョンで、主に画像分類タスクに使用されます。
モデル特徴
高精度
豆類データセットの検証セットで98.5%の分類精度を達成
ViTアーキテクチャベース
Vision Transformer(ViT)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
軽量ファインチューニング
事前学習済みモデルに少量のエポックでファインチューニングするだけで優れた性能を獲得
モデル能力
画像分類
植物病害識別
農作物分類
使用事例
農業
豆類品種識別
異なる品種の豆類作物を識別
検証セット精度98.5%
植物健康診断
豆類作物の健康状態を検出
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