Сегментация растений кукурузы (SegFormer)
AI модель для image-segmentation
О сервисе
Обзор модели Модель семантической сегментации для выделения растений кукурузы на изображениях. Разделяет кадр на два класса: кукуруза и фон . Обучена на 10 000 шагов на основе архитектуры SegFormer (MIT-B5). Метрики качества 🎯 Overall Accuracy: 98.0% 📐 Mean IoU: 91.7% 🌽 IoU Maize: 85.7% 🌿 Mean Accuracy: 97.1% Классы сегментации 🌽 Maize — растение кукурузы ⬛ Background — фон (почва, небо, другие объекты) Применение Точное земледелие — автоматический подсчёт и мониторинг посевов Оценка плотности посадки и равномерности всходов Интеграция в дроны и системы агро-мониторинга Выявление проблемных зон на полях кукурузы Технические характеристики Архитектура: SegFormer (nvidia/mit-b5) Датасет: koushikn/Maize_sem_seg Шагов обучения: 10 000 Классов: 2 (Maize, Background) Формат входа: Фото поля или отдельного листа кукурузы Как использовать Загрузите фотографию листа или поля кукурузы — модель выделит растения цветовой маской, отделив их от фона. Источник: https://qubu.ai/models/model-segformer-finetuned-maize-10k-steps-sem License: MIT
