ConvNext для определения болезней листьев кукурузы

Классифицирует болезни листьев кукурузы: фузариоз, ржавчина, серая пятнистость и здоровые растения.

О сервисе

Что умеет эта модель Модель предназначена для автоматической классификации изображений листьев кукурузы. Она способна различать четыре состояния: фузариоз (Blight), обыкновенная ржавчина (Common Rust), серая пятнистость (Gray Leaf Spot) и здоровые листья (Healthy). Как обучена эта модель Модель основана на архитектуре ConvNext, что указывает на использование современных сверточных нейронных сетей для задач компьютерного зрения. Она была обучена на наборе данных изображений листьев кукурузы, содержащих примеры вышеуказанных заболеваний и здоровых растений. Процесс обучения позволил модели извлекать характерные признаки каждого состояния, что обеспечивает высокую точность классификации. Применение Данная модель может быть использована в сельском хозяйстве для раннего выявления болезней кукурузы. Это позволяет фермерам своевременно принимать меры по защите урожая, предотвращая значительные потери. Возможные сценарии применения включают: Автоматизированный мониторинг полей с помощью дронов или стационарных камер. Поддержка принятия решений для агрономов и специалистов по защите растений. Разработка мобильных приложений для фермеров для самостоятельной диагностики. Ссылки aquib1011/maize-leaf-disease-convnext Ссылки https:// https://huggingface.co/aquib1011/maize-leaf-disease-convnext Источник: https://qubu.ai/models/conv-next-dlya-opredeleniya-boleznei-listev-kukuruzy License: MIT

Связанные сущности

  • Stable Diffusion5.0(997)

    Stable Diffusion на QUBU — от классической версии v1.5 до 3.5 Large и 3.5 Medium, плюс image-to-image в SD3.

    #Текст и контент#Изображения и дизайн#Код и разработка#Написать SEO-текст#Сгенерировать изображение
  • Суммаризация русских новостей (Газета)5.0(735)

    Модель на основе mBART для автоматического реферирования длинных русскоязычных текстов — новостей, статей, документов. Обучена на датасете Газета.Ру.

    #Текст и контент#Бизнес и аналитика#Написать SEO-текст
  • Контроль целостности и дефектов трубопровода5.0(493)

    Это модель компьютерного зрения для автоматического анализа состояния трубопроводов. Она способна по фотографии определить три критических состояния: прорыв, коррозию или дефект сварного шва. Решение позволяет отказаться от сплошного визуального осмотра людьми и перейти к выборочному контролю, ускоряя диагностику и снижая влияние человеческого фактора.

    #Текст и контент#Изображения и дизайн#Видео#Написать SEO-текст
  • Veo-3-15.0(301)

    Veo 3.1 от Google — видео из текста, изображений и референсов, продление клипов и motion control. Есть быстрый fast-режим.

    #Текст и контент#Изображения и дизайн#Видео#Написать SEO-текст#Сгенерировать изображение
  • Ernie Image5.0(274)

    ERNIE Image от Baidu генерирует изображения с пониманием китайского и английского языков, поддерживает LoRA и Turbo-режим.

    #Текст и контент#Изображения и дизайн#Видео#Написать SEO-текст#Сгенерировать изображение