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Plant Identification Vit

由 marwaALzaabi 开发
基于Google Vision Transformer (ViT)架构微调的植物识别模型，在评估集上达到80.96%的准确率
图像分类
Transformers
开源协议:Apache-2.0#植物分类#高精度识别#图像分类
下载量 37
发布时间 : 11/26/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是基于ViT-Large架构微调的植物图像分类模型，适用于植物种类识别任务

模型特点

高精度植物识别
在评估集上达到80.96%的分类准确率
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构，具有强大的图像特征提取能力
迁移学习优化
基于预训练的ViT模型进行微调，提升特定领域性能

模型能力

植物种类识别
图像分类
视觉特征提取

使用案例

农业科技
野外植物识别
通过拍摄植物照片自动识别种类
准确率80.96%
教育研究
植物学教学辅助
帮助学生快速识别植物种类