Configuración de modelo de identificación personalizado

Aprende cómo configurar y optimizar modelos de identificación de IA, realizar configuraciones personalizadas para tipos específicos de plantas o regiones, mejorar la precisión de identificación.

Selección de tipo de modelo

Modelo de identificación general

Modelos de campos especializados

Plantas medicinalesFlores ornamentalesCultivos agrícolasPlantas silvestresPlantas tropicalesPlantas suculentas

Configuración regional

Optimización de ubicación geográfica

Ajuste estacional

Modo primaveraModo veranoModo otoñoModo invierno

Entrenamiento de modelo

Conjunto de datos personalizado

Admite que los usuarios suban su propio conjunto de datos de imágenes de plantas para ajuste fino del modelo. Requiere al menos 50 imágenes de alta calidad por especie de planta, incluyendo muestras de diferentes ángulos, condiciones de iluminación y etapas de crecimiento.

Aprendizaje incremental

El modelo puede aprender y mejorar continuamente a partir de la retroalimentación de identificación del usuario. Admite mecanismos de retroalimentación como anotación de corrección y corrección de errores. Actualiza regularmente los pesos del modelo, mejora la precisión de identificación.

Configuración avanzada

Umbral de confianza

Puede ajustar el umbral de confianza de los resultados de identificación, equilibrar la precisión de identificación y la cobertura. Un umbral alto garantiza resultados precisos pero puede omitir algunas plantas, un umbral bajo mejora la cobertura pero puede incluir resultados erróneos.

Fusión de múltiples modelos

Aprendizaje conjuntoMecanismo de votaciónAsignación de pesosFusión de resultados

Monitoreo de rendimiento

Estadísticas de identificación

Proporciona estadísticas detalladas de rendimiento del modelo, incluyendo tasa de precisión de identificación, velocidad de procesamiento, uso de recursos y otros indicadores. Admite análisis por período de tiempo, tipo de planta, región y otras dimensiones.

Pruebas A/B

Admite ejecutar múltiples versiones de modelo simultáneamente para pruebas comparativas. Puede configurar proporciones de distribución de tráfico, recopilar retroalimentación de usuarios, seleccionar la configuración de modelo óptima.

Implementación y gestión

Control de versiones de modelo

Sistema completo de gestión de versiones de modelo, admite reversión de versiones, actualización incremental, lanzamiento gradual y otras funciones. Cada versión tiene registros de cambios detallados e indicadores de rendimiento.

Implementación automatizada

Admite procesos automatizados de entrenamiento, prueba e implementación de modelos. Puede configurar planes de reentrenamiento periódico, garantiza que el modelo siempre mantenga el estado más reciente y el mejor rendimiento.