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Microsoft Resnet 152 Plant Seedling Classification
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Microsoft Resnet 152 Plant Seedling Classification
由uisikdag開發
基於ResNet-152微調的植物幼苗分類模型，在測試集上準確率達77.67%
下載量 30
發布時間 : 3/9/2023
模型概述
該模型用於識別不同種類的植物幼苗，特別適用於農業雜草識別場景。基於平衡數據集訓練，每類250張樣本，圖像分辨率為224x224。
模型特點
平衡數據集訓練
使用每類250張樣本的平衡數據集進行訓練，避免類別不平衡問題
高分辨率處理
輸入圖像統一調整為224x224分辨率，保留更多細節信息
遷移學習優化
基於microsoft/resnet-152預訓練模型進行微調，提升訓練效率
模型能力
植物幼苗分類
農業雜草識別
圖像特徵提取
使用案例
農業科技
雜草自動識別
在農田監測系統中自動識別雜草種類
測試集準確率77.67%
作物幼苗分類
對不同作物的幼苗階段進行分類識別
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