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Platzi Vit Model Javi Javiai
由 platzi 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,准确率达到97.74%。
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发布时间 : 1/19/2023
模型简介
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,用于植物病害识别。
模型特点
高准确率
在beans测试集上达到97.74%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
基于预训练模型进行微调,训练效率高
模型能力
图像分类
植物病害识别
农业图像分析
使用案例
农业
豆类病害诊断
识别豆类植物的健康状态和病害类型
准确率97.74%
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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

支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统
Transformers

英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
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