/ Модель

Характеристики

Архитектура
efficientnet · dense
Библиотека
timm
Опубликована
15 июл 2026

plantscan-indoor

Классификация изображенийИзображение → label

PlantScan на базе EfficientNet-B0 классифицирует изображения комнатных растений для распознавания болезней.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

PlantScan — модель классификации изображений комнатных растений, разработанная автором репозитория UnknownAdress. Она основана на EfficientNet-B0 и предназначена для распознавания болезней растений по фотографиям листьев или других частей растения. Модель можно использовать для предварительной проверки комнатных растений и сортировки снимков по классам заболеваний.

Модель распространяется в формате PyTorch; в карточке указана библиотека timm. Список классов, обучающие данные и условия лицензии не описаны, поэтому точность распознавания конкретных болезней и допустимость коммерческого использования по карточке оценить нельзя.

Сценарии применения

  • предварительное распознавание болезней комнатных растений по фотографии
  • сортировка фотографий листьев по классам заболеваний
  • добавление классификации болезней растений в приложение по уходу за комнатными растениями

Ограничения

В карточке не приведены перечень распознаваемых заболеваний, обучающий набор данных и показатели качества; надёжность для конкретных растений и условий съёмки не установлена. Лицензия не указана.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

tags:

  • image-classification
  • plant-disease
  • indoor-plants

PlantScan — Indoor Plant Disease Classifier

Este es un modelo basado en EfficientNet-B0 para clasificar enfermedades en plantas de interior.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · timm · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
EfficientNetForImageClassification
Ревизия весов
a77d2c7

0 моделей