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Swin Tiny Patch4 Window7 224 Plant Doctor

由 plantdoctor 开发
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。
下载量 14
发布时间 : 4/20/2022
模型介绍
内容详情
替代品

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