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Swin Base Patch4 Window7 224 In22k Plant Seedling Classification

由uisikdag開發
基於Swin Transformer架構的圖像分類模型,在圖像文件夾數據集上微調,準確率達96.67%
下載量 16
發布時間 : 3/10/2023

模型概述

該模型是基於microsoft/swin-base-patch4-window7-224-in22k微調的圖像分類模型,主要用於植物雜草識別任務。

模型特點

高準確率
在測試集上達到96.67%的分類準確率
基於Swin Transformer
採用先進的視覺Transformer架構,具有強大的特徵提取能力
小樣本學習
在相對較小的數據集上微調獲得優異性能

模型能力

圖像分類
植物識別
雜草檢測

使用案例

農業
雜草自動識別
用於農田中雜草的自動檢測與分類
準確識別不同種類雜草,準確率96.67%
植物研究
植物種類分類
輔助植物學家進行植物種類識別與研究
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