自定義識別模型設置
了解如何配置和優化AI識別模型,針對特定植物類型或地區進行定制化設置,提升識別準確性。
模型類型選擇
通用識別模型
全球通用覆蓋全球常見植物種類高兼容性適合大多數使用場景快速識別處理速度快,資源佔用少
專業領域模型
藥用植物觀賞花卉農作物野生植物熱帶植物多肉植物
地區化設置
地理位置優化
自動調整根據地區自動調整模型當地植物優先識別當地常見植物手動設置支持手動設置目標地區環境因素包含氣候帶、植被類型等
季節性調整
春季模式夏季模式秋季模式冬季模式
模型訓練
自定義數據集
支持用戶上傳自己的植物圖片數據集進行模型微調。要求每個植物種類至少50張高質量圖片,包含不同角度、光照條件和生長階段的樣本。
增量學習
模型可以從用戶的識別反饋中持續學習改進。支持正確性標註、錯誤糾正等反饋機制。定期更新模型權重,提升識別準確性。
高級配置
置信度閾值
可以調整識別結果的置信度閾值,平衡識別準確性和覆蓋率。高閾值確保結果準確但可能遺漏一些植物,低閾值提高覆蓋率但可能包含錯誤結果。
多模型融合
集成學習投票機制權重分配結果融合
性能監控
識別統計
提供詳細的模型性能統計,包括識別準確率、處理速度、資源使用情況等指標。支持按時間段、植物類型、地區等維度進行分析。
A/B測試
支持同時運行多個模型版本進行對比測試。可以設置流量分配比例,收集用戶反饋,選擇最優模型配置。
部署和管理
模型版本控制
完整的模型版本管理系統,支持版本回滾、增量更新、灰度發布等功能。每個版本都有詳細的變更記錄和性能指標。
自動化部署
支持自動化的模型訓練、測試和部署流程。可以設置定期重訓練計劃,確保模型始終保持最新狀態和最佳性能。