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Tomato Disease Detection
由 surprisedPikachu007 开发
基于Vision Transformer架构的番茄病害图像分类模型，在评估集上达到99.18%的准确率
下载量 35
发布时间 : 3/9/2023
模型简介
该模型是google/vit-base-patch16-224-in21k的微调版本，专门用于识别番茄植株的病害情况，可帮助农民快速诊断作物健康状况
模型特点
高精度病害识别
在测试集上达到99.18%的分类准确率，能可靠识别多种番茄病害
基于Vision Transformer
采用先进的ViT架构，利用自注意力机制捕捉图像全局特征
轻量级微调
在预训练模型基础上仅需少量训练数据即可获得优异性能
模型能力
植物病害识别
图像分类
农业图像分析
使用案例
精准农业
田间病害监测
通过手机拍摄的番茄叶片照片实时检测病害类型
准确识别早期病害症状
温室作物管理
自动化监测温室中番茄植株健康状况
减少人工巡检工作量
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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