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Platzi Vit Model Julio Test

由 platzi 开发
这是一个基于Google的ViT模型在豆类数据集上微调的图像分类模型,在验证集上取得了99.25%的高准确率。
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

该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在豆类数据集上微调的版本,主要用于豆类图像分类任务。

模型特点

高准确率
在豆类数据集验证集上达到了99.25%的分类准确率
基于ViT架构
使用Vision Transformer架构,具有强大的图像特征提取能力
轻量级微调
在预训练模型基础上进行少量轮次的微调即可获得优异性能

模型能力

豆类图像分类
植物图像识别

使用案例

农业
豆类品种识别
用于自动识别不同品种的豆类作物
准确率高达99.25%
农产品质量检测
可用于农产品质量分级和检测