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Vegetation Classification Model

由iammartian0開發
基於Vision Transformer的圖像分類模型,用於識別街景圖像中的植被部分,準確率達92.9%。
下載量 21
發布時間 : 3/2/2023

模型概述

該模型採用遷移學習技術,基於在Imagenet-21k上預訓練的Vision Transformer架構,專門用於街景圖像中植被區域的分類任務。

模型特點

高精度分類
在植被分類任務中達到92.9%的Top-1準確率
遷移學習
基於Imagenet-21k預訓練的Vision Transformer模型進行微調
簡單易用
可通過Hugging Face的pipeline直接調用或使用Hosted inference API

模型能力

圖像分類
植被識別
街景圖像分析

使用案例

環境監測
城市植被覆蓋率分析
通過街景圖像自動識別植被區域,統計城市綠化覆蓋率
可快速生成大範圍植被分佈數據
農業監測
農作物識別
識別街景中的農作物區域
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