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农业检测
Platzi Vit Model Mewita
Apache-2.0
基于Google的ViT模型在豆类数据集上微调的图像分类模型，准确率达97.74%
图像分类
Transformers
P
platzi
15
0
Cristian Vit
Apache-2.0
该模型是基于Google的ViT架构在豆类数据集上微调的图像分类模型，在验证集上取得了100%的准确率。
图像分类
Transformers
C
agudelozc
40
0
Vit Base Beans
Apache-2.0
基于Google的ViT模型在豆类数据集上微调的图像分类模型，准确率达98.5%
图像分类
Transformers
V
yaxue
33
0
Vit Base Beans
Apache-2.0
基于Google的ViT模型在豆类数据集上微调的图像分类模型，准确率达97.74%
图像分类
Transformers
V
socokal
30
0
Vit Base Beans
Apache-2.0
基于Google的ViT模型在豆类数据集上微调的高精度图像分类模型
图像分类
Transformers
V
derhuli
33
0
Vit Model
Apache-2.0
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，用于识别豆类植物的健康状况。
图像分类
Transformers
V
jeraldflowers
16
0
Platzi Vit Model Tommasory Beans
Apache-2.0
基于Google的ViT模型在豆类数据集上微调得到的图像分类模型，准确率达99.25%
图像分类
Transformers
P
tommasory
30
0
Vit Model Santiago Ahumada
Apache-2.0
该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在豆类数据集上微调的图像分类模型，在评估集上取得了100%的准确率。
图像分类
Transformers
V
santiagoahl
31
0
Resnet Tiny Beans
Apache-2.0
一个基于豆类数据集训练的超小型模型，主要用于测试和展示目的。
大型语言模型
Transformers
R
fxmarty
5,865
1