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農業検出

# 農業検出

Platzi Vit Model Mewita
Apache-2.0
GoogleのViTモデルを豆類データセットで微調整した画像分類モデルで、精度は97.74%
画像分類 Transformers
P
platzi
15
0
Cristian Vit
Apache-2.0
このモデルはGoogleのViTアーキテクチャ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、検証セットで100%の精度を達成しました。
画像分類 Transformers
C
agudelozc
40
0
Vit Base Beans
Apache-2.0
GoogleのViTモデルを豆類データセットで微調整した画像分類モデルで、精度は98.5%
画像分類 Transformers
V
yaxue
33
0
Vit Base Beans
Apache-2.0
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97.74%
画像分類 Transformers
V
socokal
30
0
Vit Base Beans
Apache-2.0
GoogleのViTモデルを豆類データセットで微調整した高精度画像分類モデル
画像分類 Transformers
V
derhuli
33
0
Vit Model
Apache-2.0
このモデルはGoogleのViTアーキテクチャをbeans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、豆類植物の健康状態を識別するために使用されます。
画像分類 Transformers
V
jeraldflowers
16
0
Platzi Vit Model Tommasory Beans
Apache-2.0
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99.25%
画像分類 Transformers
P
tommasory
30
0
Vit Model Santiago Ahumada
Apache-2.0
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画像分類モデルで、評価セットで100%の精度を達成しました。
画像分類 Transformers
V
santiagoahl
31
0
Resnet Tiny Beans
Apache-2.0
豆類データセットで訓練された超小型モデルで、主にテストやデモ目的で使用されます。
大規模言語モデル Transformers
R
fxmarty
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1
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uer
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