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Tomato Disease Detection V2

由 surprisedPikachu007 开发
基于Google Vision Transformer (ViT)架构的番茄病害图像分类模型,准确率达98.87%
下载量 16
发布时间 : 3/9/2023
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是用于检测番茄病害的图像分类模型,基于预训练的ViT-base-patch16-224模型微调而成,适用于农业病害识别场景

模型特点

高准确率
在测试集上达到98.87%的分类准确率
基于ViT架构
使用先进的Vision Transformer架构,能有效捕捉图像特征
农业应用优化
专门针对番茄病害检测场景进行优化

模型能力

图像分类
植物病害识别
农业图像分析

使用案例

智慧农业
番茄病害自动检测
通过拍摄番茄叶片图像自动识别病害类型
准确识别多种常见番茄病害
农场病害监测系统
集成到农场监控系统中实现病害早期预警