Компактная модель классифицирует изображения листьев фасоли как поражённые угловатой пятнистостью, ржавчиной или здоровые.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Bean Leaf Disease Classifier — модель классификации изображений листьев фасоли, разработанная пользователем voloshka3 и дообученная на базе facebook/deit-tiny-patch16-224 на наборе данных Beans. Модель построена на архитектуре DeiT/ViT с 7,1 млн параметров и принимает изображения для отнесения к одному из трёх классов: angular_leaf_spot, bean_rust или healthy.
Модель предназначена для учебных экспериментов и демонстрации распознавания болезней листьев фасоли. В README указаны точность 0,9549 на валидационной выборке и 0,9297 на тестовой, а также macro F1 0,9302; обучение проводилось на 600 изображениях в течение двух эпох. Распространяется в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Модель обучалась на небольшом наборе из 600 изображений и предназначена для обучения; она не проверена для практической диагностики в сельском хозяйстве. Результаты на реальных фотографиях и условиях могут отличаться.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Fine-tuned from facebook/deit-tiny-patch16-224 using the Beans dataset.
angular_leaf_spot, bean_rust, healthy
This is an educational model evaluated on a small dataset. It is not validated for operational agricultural diagnosis.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · image-classification
Подбираем GPU…