Panoramica
Offriamo servizi di test completi per soluzioni basate sull'IA — principalmente reti neurali convoluzionali (CNN) — incentrate sull'identificazione di specie infestanti utilizzando immagini acquisite sul campo. La nostra esperienza ci consente di valutare le prestazioni di riconoscimento di questi modelli, rilevare carenze comportamentali o relative ai dati e fornire raccomandazioni mirate per risolvere i problemi e migliorare l'accuratezza e la robustezza complessive del sistema.
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Maggiori informazioni sul servizio
In che modo il servizio può aiutarti?
Questo servizio supporta la valutazione di un sistema di identificazione delle erbacce basato sulla CNN su misura per il set di dati specifico delle specie di erbacce del cliente. Analizzando le prestazioni della rete sulla formazione e sui dati invisibili, identifichiamo debolezze nell'algoritmo o all'interno del set di dati stesso. Le nostre intuizioni portano a suggerimenti concreti per migliorare l'accuratezza del modello, migliorare la qualità della formazione e ottenere risultati di riconoscimento più affidabili.
Come verrà erogato il servizio
Il servizio inizia con un'analisi approfondita dell'architettura della rete neurale e del set di dati utilizzato per l'addestramento, compresi la distribuzione delle classi, la risoluzione e la qualità delle immagini e i metodi di annotazione. Successivamente, testiamo la rete sui dati esclusi dalla fase di formazione, come le immagini sul campo non marcate ma disponibili, per valutarne le capacità di generalizzazione. Segue una revisione generale delle prestazioni, che evidenzia problemi critici, carenze minori e opportunità di ottimizzazione, insieme a chiare raccomandazioni per miglioramenti.
Personalizzazione del servizio
Il servizio è completamente personalizzabile in base alle esigenze del cliente, compreso l'uso di set di dati specifici e architetture di reti neurali. I clienti possono anche definire le metriche di performance preferite e gli indici di valutazione per l'analisi, consentendoci di adattare di conseguenza le strategie di feedback e ottimizzazione.
Settore
Seminativi
Orticoltura
Tipo di prova
Progettazione / Documentazione
Software o modello AI
Sistema fisico
Tipo di servizio
Fornitura di serie di dati
Valutazione delle prestazioni
Progettazione della prova
Esecuzione del test
Configurazione della prova
Paese di consegna
Paese di consegna:
Prestatore/i di servizi:
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Università degli Studi di Napoli (UNINA)
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