AIbase

V

Vit Base Patch16 224 In21k Plant Seedling Classification

由 uisikdag 开发
这是一个基于google/vit-base-patch16-224-in21k微调的图像分类模型，专门用于植物幼苗分类任务，在测试集上达到了95.67%的准确率。
图像分类
Transformers
开源协议:Apache-2.0#植物幼苗分类#高准确率(95.67%)#ViT微调模型
下载量 40
发布时间 : 3/8/2023
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是在平衡数据集上训练的视觉Transformer模型，主要用于植物幼苗分类任务。图像尺寸调整为224x224，在测试集上表现出色。

模型特点

高准确率
在测试集上达到95.67%的分类准确率，表现优异
基于ViT架构
使用Vision Transformer基础架构，具有强大的特征提取能力
平衡数据集训练
每类使用250张图像进行训练，确保模型对各类别公平学习

模型能力

植物幼苗图像分类
多类别图像识别

使用案例

农业
杂草识别
识别农田中的杂草种类
可帮助农民精准除草，提高作物产量
植物幼苗分类
对不同种类的植物幼苗进行分类
可用于农业研究和植物生长监测