Сегментация растений кукурузы (SegFormer)

Обзор модели

Модель семантической сегментации для выделения растений кукурузы на изображениях. Разделяет кадр на два класса: кукуруза и фон. Обучена на 10 000 шагов на основе архитектуры SegFormer (MIT-B5).

Метрики качества

• 🎯 Overall Accuracy: 98.0%
• 📐 Mean IoU: 91.7%
• 🌽 IoU Maize: 85.7%
• 🌿 Mean Accuracy: 97.1%

Классы сегментации

• 🌽 Maize — растение кукурузы
• ⬛ Background — фон (почва, небо, другие объекты)

Применение

• Точное земледелие — автоматический подсчёт и мониторинг посевов
• Оценка плотности посадки и равномерности всходов
• Интеграция в дроны и системы агро-мониторинга
• Выявление проблемных зон на полях кукурузы

Технические характеристики

• Архитектура: SegFormer (nvidia/mit-b5)
• Датасет: koushikn/Maize_sem_seg
• Шагов обучения: 10 000
• Классов: 2 (Maize, Background)
• Формат входа: Фото поля или отдельного листа кукурузы

Как использовать

Загрузите фотографию листа или поля кукурузы — модель выделит растения цветовой маской, отделив их от фона.