Memahami Model untuk Klasifikasi Foto (Beta)
Bagaimana model ini bekerja
Model MERMAID AI: Image Classification (Beta) dikembangkan bekerja sama dengan CoralNet, menggunakan kerangka kerja pyspacer untuk melatih model pembelajaran mendalam untuk klasifikasi foto. Rincian kerangka kerja pyspacer dapat ditemukan dalam publikasi berikut:
Chen, Q., Beijbom, O., Chan, S., Bouwmeester, J., & Kriegman, D. (2021). A New Deep Learning Engine for CoralNet. In Proceedings of the International Conference on Computer Vision (ICCV) Workshops. |
Model AI MERMAID dilatih menggunakan serangkaian foto CoralNet yang tersedia untuk umum. Dengan mengintegrasikan sebagian besar data pelatihan CoralNet publik ke dalam satu model umum, model AI MERMAID membuat kesimpulan yang masuk akal untuk serangkaian foto yang beragam.
Anda dapat meninjau hasil kinerja untuk model AI MERMAID di Dokumentasi GitHub.
MERMAID berkomitmen untuk terus meningkatkan dan menyempurnakan model ini.
Saran kutipan Harap selalu menyertakan referensi diatas dalam publikasi atau analisis apapun yang menyajikan hasil dari fitur MERMAID AI Image Classification (Beta). |
Label atribut bentik yang digunakan dalam model
Model klasifikasi foto saat ini dilatih pada kategori bentik tingkat atas dan genera karang dengan bentuk pertumbuhan, yang tercantum di bawah ini. MERMAID akan terus meningkatkan dan memperluas atribut bentik yang digunakan dalam pelatihan dan klasifikasi model. Kami akan terus memperbarui daftar ini seiring dengan bertambahnya atribut bentik ditambahkan oleh pengguna MERMAID dari hasil klasifikasi foto.
Kategori Bentik Tingkat Atas:
Genera Karang dan Bentuk Pertumbuhan:
