Vista general
Nuestra prueba digital le ayuda a evaluar qué tan bien su modelo identifica diferentes tipos de plantas. Su modelo se puede entregar en un contenedor docker o los resultados de la inferencia se recopilan en tiempo real desde su dispositivo en el campo. Nos enfocamos en métricas clave de rendimiento como precisión, precisión, recuperación, Intersección sobre Unión (IoU) y puntaje de F1 para brindarle una imagen clara de la efectividad de su modelo. Crucial para este proceso son los datos de la verdad fundamental, que pueden prepararse especialmente para esta prueba o obtenerse de un conjunto de datos de referencia existente.
Más sobre el servicio
¿Cómo puede ayudarle el servicio?
Esta prueba le proporciona información clara y objetiva sobre el rendimiento de su sistema de detección de plantas y ayuda a identificar posibles problemas.
Cómo se entregará el servicio
La prueba se puede realizar de forma remota a través de un contenedor docker preparado. La prueba en sí tardará hasta un mes en ejecutarse, dependiendo de las imágenes entregadas, las plantas en las imágenes y el estado de crecimiento de esas plantas. Después de la prueba, recibirá un informe sobre la calidad de la detección en términos de métricas como precisión, precisión, recuperación, Intersección sobre Unión (IoU) y puntaje de F1. Estacionalmente, la prueba es posible todo el año, preferido en los meses de invierno.
Personalización del servicio
La prueba se puede personalizar en varios niveles. Uno de los parámetros principales es el tipo de planta a ser reconocida por su modelo. Otro parámetro variable es la tarea de visión que está resolviendo con el modelo, por ejemplo, Detección de objetos, Segmentación, etc.
Sector
Cultivos herbáceos
Horticultura
Cultivos de árboles
Tipo de ensayo
Software o modelo de IA
País de entrega
Remoto
Prestador(es) de servicios:
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Josephinum Research (JR)
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