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Segformer Finetuned Segments Plantleafdisease DEC

Developed by nancyalarabawy
SegFormerアーキテクチャに基づく植物葉病画像セグメンテーションモデルで、拡張データセットで微調整され、さまざまな植物病害タイプを正確に識別できます。
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Release Time : 12/30/2024

Model Overview

このモデルはSegFormerアーキテクチャに基づくセマンティックセグメンテーションモデルで、植物の葉に現れるさまざまな病害タイプを識別するために特別に設計されています。評価セットで優れた性能を示し、平均IoU(mIoU)は0.7357、平均精度は0.9156を達成しました。

Model Features

多病害識別
稲いもち病、マンゴー炭疽病、ザクロ斑点病など、さまざまな植物病害を正確に識別可能
高精度セグメンテーション
評価セットで0.7357の平均IoU(mIoU)と0.9156の平均精度を達成
効率的な処理
評価速度は1秒あたり16.915サンプルで、実際のアプリケーションシナリオに適しています

Model Capabilities

植物葉画像セグメンテーション
病害領域識別
多クラス分類

Use Cases

農業モニタリング
病害早期検出
葉画像を通じて早期の病害兆候を自動検出
さまざまな一般的な植物病害を正確に識別可能
精密農業
精密農業システムに病害分布データを提供
農家が標的治療を行うのを支援
植物学研究
病害分布研究
葉上の異なる病害の分布パターンを研究するために使用
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