# 農業AI應用

基於ViT架構的植物圖像分類模型，在未知數據集上微調後達到99.95%的驗證準確率

基於BEiT架構的植物幼苗分類模型，在平衡數據集上微調，測試準確率達96%

該模型是基於Google的ViT-base-patch16-224-in21k在beans數據集上微調的圖像分類模型，驗證集準確率達98.5%。

基於Google的ViT模型在beans數據集上微調的高精度圖像分類模型

該模型是基於Google的ViT架構在beans數據集上微調的圖像分類模型，準確率達97.74%。

這是一個基於Google的ViT模型在beans數據集上微調的圖像分類模型，準確率達到98.5%。

基於Google的ViT基礎模型在beans數據集上微調的圖像分類模型，準確率達98.5%

基於Google的ViT模型在beans數據集上微調的圖像分類模型，用於識別豆類葉片健康狀況

這是一個基於PyTorch框架的圖像分類模型，專門用於區分非洲侏儒山羊和尼日利亞矮山羊。