Cv Solar Panel Defect Detection
C
Cv Solar Panel Defect Detection
由 Bazaar 开发
这是一个基于PyTorch和HuggingPics构建的图像分类模型，专门用于检测太阳能电池板的缺陷情况。
下载量 26
发布时间 : 9/5/2023
模型简介
该模型能够对太阳能电池板图像进行分类，识别无缺陷、轻微缺陷、中度缺陷和严重缺陷四种状态，准确率达到80.9%。
模型特点
高准确率
在缺陷检测任务上达到80.9%的准确率
多级分类
能够区分无缺陷、轻微缺陷、中度缺陷和严重缺陷四种状态
易用性
通过HuggingPics框架构建，便于部署和使用
模型能力
图像分类
缺陷检测
太阳能电池板质量评估
使用案例
太阳能产业
生产线质量检测
在太阳能电池板生产线上自动检测产品缺陷
提高检测效率，减少人工成本
维护检查
对已安装的太阳能电池板进行定期检查
及时发现潜在问题，延长使用寿命
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 支持多种语言
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 英语
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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