V
Vit Beans
由 johnnydevriese 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96.99%。
下载量 14
发布时间 : 4/1/2022
模型简介
基于Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，专门用于豆类植物病害识别，在beans数据集上表现优异。
模型特点
高精度分类
在beans测试集上达到96.99%的准确率
迁移学习
基于预训练的ViT模型微调，有效利用大规模预训练知识
轻量级部署
使用标准ViT架构，便于在各种平台上部署
模型能力
植物病害识别
图像分类
农业图像分析
使用案例
智慧农业
豆类病害诊断
自动识别豆类植物的健康状态和病害类型
测试集准确率96.99%
农业质量检测
在农业生产线上实时检测作物健康状况
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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