V
Vit Base Beans
由 espejelomar 开发
基于Google的ViT模型在beans数据集上微调得到的图像分类模型，准确率达98.5%
下载量 33
发布时间 : 7/28/2022
模型简介
该模型是基于Google的ViT-base-patch16-224-in21k模型在beans数据集上微调得到的图像分类模型，主要用于植物叶片疾病的分类识别。
模型特点
高准确率
在beans数据集上达到98.5%的分类准确率
基于ViT架构
使用Vision Transformer架构，适合处理图像分类任务
微调模型
在预训练模型基础上针对特定任务进行微调
模型能力
植物叶片疾病分类
图像特征提取
高精度图像识别
使用案例
农业
植物病害诊断
用于识别和分类植物叶片的疾病类型
准确识别多种植物病害
研究
植物病理学研究
辅助研究人员快速分类和统计植物病害
精选推荐AI模型
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
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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