自定义识别模型设置
了解如何配置和优化AI识别模型,针对特定植物类型或地区进行定制化设置,提升识别准确性。
模型类型选择
通用识别模型
全球通用覆盖全球常见植物种类高兼容性适合大多数使用场景快速识别处理速度快,资源占用少
专业领域模型
药用植物观赏花卉农作物野生植物热带植物多肉植物
地区化设置
地理位置优化
自动调整根据地区自动调整模型当地植物优先识别当地常见植物手动设置支持手动设置目标地区环境因素包含气候带、植被类型等
季节性调整
春季模式夏季模式秋季模式冬季模式
模型训练
自定义数据集
支持用户上传自己的植物图片数据集进行模型微调。要求每个植物种类至少50张高质量图片,包含不同角度、光照条件和生长阶段的样本。
增量学习
模型可以从用户的识别反馈中持续学习改进。支持正确性标注、错误纠正等反馈机制。定期更新模型权重,提升识别准确性。
高级配置
置信度阈值
可以调整识别结果的置信度阈值,平衡识别准确性和覆盖率。高阈值确保结果准确但可能遗漏一些植物,低阈值提高覆盖率但可能包含错误结果。
多模型融合
集成学习投票机制权重分配结果融合
性能监控
识别统计
提供详细的模型性能统计,包括识别准确率、处理速度、资源使用情况等指标。支持按时间段、植物类型、地区等维度进行分析。
A/B测试
支持同时运行多个模型版本进行对比测试。可以设置流量分配比例,收集用户反馈,选择最优模型配置。
部署和管理
模型版本控制
完整的模型版本管理系统,支持版本回滚、增量更新、灰度发布等功能。每个版本都有详细的变更记录和性能指标。
自动化部署
支持自动化的模型训练、测试和部署流程。可以设置定期重训练计划,确保模型始终保持最新状态和最佳性能。