Benutzerdefinierte Identifikationsmodelleinstellungen

Erfahren Sie, wie Sie KI-Identifikationsmodelle konfigurieren und optimieren, für spezifische Pflanzentypen oder Regionen anpassen und die Identifikationsgenauigkeit verbessern.

Modelltypauswahl

Allgemeines Identifikationsmodell

Spezialisierte Fachmodelle

HeilpflanzenZierpflanzenNutzpflanzenWildpflanzenTropische PflanzenSukkulenten

Regionale Einstellungen

Geografische Standortoptimierung

Saisonale Anpassung

FrühlingsmodusSommermodusHerbstmodusWintermodus

Modelltraining

Benutzerdefinierter Datensatz

Unterstützt das Hochladen eigener Pflanzenbild-Datensätze zur Modell-Feinabstimmung. Erfordert mindestens 50 hochwertige Bilder pro Pflanzenart, einschließlich Proben aus verschiedenen Winkeln, Lichtbedingungen und Wachstumsphasen.

Inkrementelles Lernen

Das Modell kann kontinuierlich aus Benutzer-Identifikationsfeedback lernen und sich verbessern. Unterstützt Feedback-Mechanismen wie Korrektheitskennzeichnung, Fehlerkorrektur. Regelmäßige Aktualisierung der Modellgewichte, Verbesserung der Identifikationsgenauigkeit.

Erweiterte Konfiguration

Konfidenzschwellenwert

Der Konfidenzschwellenwert der Identifikationsergebnisse kann angepasst werden, um Identifikationsgenauigkeit und Abdeckung auszubalancieren. Hoher Schwellenwert gewährleistet genaue Ergebnisse, kann aber einige Pflanzen übersehen, niedriger Schwellenwert erhöht Abdeckung, kann aber falsche Ergebnisse enthalten.

Multi-Modell-Fusion

Ensemble-LernenAbstimmungsmechanismusGewichtszuweisungErgebnisfusion

Leistungsüberwachung

Identifikationsstatistiken

Bietet detaillierte Modellleistungsstatistiken, einschließlich Identifikationsgenauigkeit, Verarbeitungsgeschwindigkeit, Ressourcennutzung und anderen Metriken. Unterstützt Analyse nach Zeitraum, Pflanzentyp, Region und anderen Dimensionen.

A/B-Tests

Unterstützt gleichzeitiges Ausführen mehrerer Modellversionen für Vergleichstests. Kann Traffic-Verteilungsverhältnis festlegen, Benutzerfeedback sammeln, optimale Modellkonfiguration auswählen.

Bereitstellung und Verwaltung

Modellversionskontrolle

Vollständiges Modellversionsverwaltungssystem, unterstützt Versionsrollback, inkrementelle Updates, Canary-Releases und andere Funktionen. Jede Version hat detaillierte Änderungsprotokolle und Leistungsmetriken.

Automatisierte Bereitstellung

Unterstützt automatisierte Modelltrainings-, Test- und Bereitstellungsprozesse. Kann regelmäßige Retraining-Pläne festlegen, um sicherzustellen, dass das Modell immer auf dem neuesten Stand und mit optimaler Leistung bleibt.