这是一个基于Swin Transformer架构的微型图像分类模型,专门针对植物健康诊断任务进行了微调,在评估集上达到了99.83%的准确率。
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发布时间 : 4/20/2022
模型简介
该模型是基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224在图像文件夹数据集上微调的版本,主要用于植物健康状态的图像分类任务。
模型特点
高精度植物健康诊断
在评估集上取得了99.83%的高准确率,能够可靠地识别植物健康状况
基于Swin Transformer架构
采用先进的视觉Transformer架构,具有强大的特征提取能力
轻量级模型
使用tiny变体,在保持性能的同时减少计算资源需求
模型能力
植物健康状态识别
图像分类
植物病害检测
使用案例
农业科技
植物病害自动诊断
通过拍摄植物叶片照片,自动识别是否存在病害
准确率高达99.83%
农场健康监测
大规模监测农作物健康状况,及时发现病害问题
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