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农业图像识别
Detr Resnet 50 Finetuned Weed Detection
Apache-2.0
基于facebook/detr-resnet-50微调的杂草检测模型，适用于计算机视觉任务。
目标检测
Transformers
D
machinelearningzuu
16
0
Microsoft Resnet 152 Plant Seedling Classification
Apache-2.0
基于ResNet-152微调的植物幼苗分类模型，在测试集上准确率达77.67%
图像分类
Transformers
M
uisikdag
30
0
Vit Base Patch16 224 In21k Plant Seedling Classification
Apache-2.0
这是一个基于google/vit-base-patch16-224-in21k微调的图像分类模型，专门用于植物幼苗分类任务，在测试集上达到了95.67%的准确率。
图像分类
Transformers
V
uisikdag
40
1
Platzi Vit Model Julenalvaro
Apache-2.0
基于ViT架构的豆类叶片病害分类模型，在beans数据集上微调，准确率达99.25%
图像分类
Transformers
P
julenalvaro
20
0
Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Cassava3
Apache-2.0
基于Google Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，在图像文件夹数据集上微调，准确率达88.55%
图像分类
Transformers
V
siddharth963
13
1
Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Cassava
Apache-2.0
基于Google Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，在图像文件夹数据集上微调，准确率达87.06%
图像分类
Transformers
V
siddharth963
31
1