カスタム識別モデル設定

AI識別モデルの設定と最適化方法を理解し、特定の植物タイプや地域に合わせたカスタマイズ設定を行い、識別精度を向上させます。

モデルタイプの選択

グローバル対応世界中の一般的な植物種をカバー高い互換性ほとんどの使用シナリオに適合高速識別処理速度が速く、リソース使用量が少ない

薬用植物観賞花卉農作物野生植物熱帯植物多肉植物

自動調整地域に応じてモデルを自動調整地元の植物地元の一般的な植物を優先的に識別手動設定対象地域の手動設定をサポート環境要因気候帯、植生タイプなどを含む

春モード夏モード秋モード冬モード

ユーザーが独自の植物画像データセットをアップロードしてモデルを微調整できます。各植物種につき最低50枚の高品質画像が必要で、異なる角度、照明条件、成長段階のサンプルを含みます。

モデルはユーザーの識別フィードバックから継続的に学習し改善できます。正確性のアノテーション、エラー修正などのフィードバックメカニズムをサポート。定期的にモデルの重みを更新し、識別精度を向上させます。

識別結果の信頼度閾値を調整し、識別精度とカバレッジのバランスを取ることができます。高い閾値は結果の正確性を確保しますが、一部の植物を見逃す可能性があり、低い閾値はカバレッジを向上させますが、誤った結果を含む可能性があります。

アンサンブル学習投票メカニズム重み配分結果融合

識別精度、処理速度、リソース使用状況などの指標を含む詳細なモデルパフォーマンス統計を提供。時間帯、植物タイプ、地域などの次元で分析をサポート。

複数のモデルバージョンを同時に実行して比較テストをサポート。トラフィック配分比率を設定し、ユーザーフィードバックを収集し、最適なモデル設定を選択できます。

完全なモデルバージョン管理システムで、バージョンロールバック、増分更新、段階的リリースなどの機能をサポート。各バージョンには詳細な変更記録とパフォーマンス指標があります。

自動化されたモデルトレーニング、テスト、デプロイプロセスをサポート。定期的な再トレーニング計画を設定し、モデルが常に最新の状態と最高のパフォーマンスを維持することを確保できます。

専用の植物識別モデルを設定し、より正確な識別効果を得ましょう！