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Vit Model Julio Test

由 osarez-group 开发
该模型是基于Google的ViT架构在beans数据集上微调的图像分类模型,在验证集上达到了97.74%的准确率。
下载量 18
发布时间 : 3/2/2023
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型,专门针对beans数据集进行微调,用于识别豆类植物的健康状态。

模型特点

高准确率
在beans验证集上达到了97.74%的分类准确率
基于ViT架构
使用Vision Transformer架构,能够有效捕捉图像中的全局特征
小样本微调
仅需少量训练数据即可获得良好性能

模型能力

图像分类
植物健康状态识别

使用案例

农业
豆类植物病害检测
自动识别豆类植物的健康状态,检测可能的病害
验证准确率97.74%