モデル選定

農業画像分類

# 農業画像分類

30 Plant Types Image Detection

このモデルはVision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく画像分類モデルで、30種類の異なる植物を93%の平均精度で正確に識別できます。

樹木の病気を分類するための視覚モデルで、さまざまな種類の樹木病害を識別できます。

Vit Base Beans Demo V5

GoogleのViTベースモデルを画像フォルダデータセットで微調整したVision Transformerモデル

google/vit-base-patch16-224-in21kをbeansデータセットで微調整したVision Transformerモデル

Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Agrivision

Swin Transformer Tinyアーキテクチャに基づく農業視覚画像分類モデル、imagefolderデータセットで微調整され、精度は92.03%を達成

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

おすすめAIモデル

Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct

タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。

対話システム

Transformers 英語

Roberta Base Chinese Extractive Qa

RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。

質問応答システム中国語

AIbase

未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース

English 简体中文繁體中文にほんご

© 2025AIbase