Paramètres de modèle d'identification personnalisé

Découvrez comment configurer et optimiser les modèles d'identification IA, effectuer des paramètres personnalisés pour des types de plantes ou des régions spécifiques, améliorer la précision d'identification.

Sélection du type de modèle

Modèle d'identification général

Modèles de domaines spécialisés

Plantes médicinalesFleurs ornementalesCultures agricolesPlantes sauvagesPlantes tropicalesPlantes succulentes

Paramètres régionaux

Optimisation géographique

Ajustement saisonnier

Mode printempsMode étéMode automneMode hiver

Entraînement du modèle

Ensemble de données personnalisé

Prend en charge le téléchargement par les utilisateurs de leur propre ensemble de données d'images de plantes pour l'ajustement fin du modèle. Nécessite au moins 50 images de haute qualité par espèce de plante, incluant des échantillons sous différents angles, conditions d'éclairage et stades de croissance.

Apprentissage incrémentiel

Le modèle peut continuellement apprendre et s'améliorer à partir des retours d'identification des utilisateurs. Prend en charge les mécanismes de retour tels que l'annotation de correction, la correction d'erreurs, etc. Met à jour régulièrement les poids du modèle, améliore la précision d'identification.

Configuration avancée

Seuil de confiance

Peut ajuster le seuil de confiance des résultats d'identification, équilibrer la précision d'identification et la couverture. Un seuil élevé garantit des résultats précis mais peut manquer certaines plantes, un seuil bas améliore la couverture mais peut inclure des résultats erronés.

Fusion multi-modèles

Apprentissage d'ensembleMécanisme de voteAttribution de poidsFusion de résultats

Surveillance des performances

Statistiques d'identification

Fournit des statistiques détaillées sur les performances du modèle, incluant le taux de précision d'identification, la vitesse de traitement, l'utilisation des ressources et autres indicateurs. Prend en charge l'analyse par période, type de plante, région et autres dimensions.

Tests A/B

Prend en charge l'exécution simultanée de plusieurs versions de modèles pour des tests comparatifs. Peut définir le ratio d'allocation du trafic, collecter les retours des utilisateurs, sélectionner la configuration de modèle optimale.

Déploiement et gestion

Contrôle de version du modèle

Système complet de gestion des versions de modèle, prend en charge le retour en arrière de version, la mise à jour incrémentielle, le déploiement progressif et autres fonctionnalités. Chaque version a un enregistrement détaillé des modifications et des indicateurs de performance.

Déploiement automatisé

Prend en charge le processus automatisé d'entraînement, de test et de déploiement du modèle. Peut définir un plan de réentraînement régulier, garantir que le modèle maintient toujours l'état le plus récent et les meilleures performances.