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| title: Crop vs Weed detection | |
| emoji: 🌾 | |
| colorFrom: green | |
| colorTo: yellow | |
| sdk: gradio | |
| sdk_version: 4.36.1 | |
| app_file: app.py | |
| pinned: false | |
| # Classification Culture / Mauvaise Herbe | |
| Ce modèle (EfficientNetB4) distingue les cultures des mauvaises herbes à partir d'images de champs. | |
| ## Performance | |
| - F1-score sur le test : **0.9776** | |
| - Accuracy : **98%** | |
| ## Utilisation | |
| 1. Téléchargez une image de champ (format JPG/PNG). | |
| 2. Le modèle renvoie les probabilités pour les classes `crop` et `weed`. | |
| ## Détails techniques | |
| - Taille d'entrée : 380×380 pixels | |
| - Normalisation : division par 255 (pas de prétraitement spécifique à EfficientNet) | |
| - Modèle entraîné avec `binary_crossentropy` et class weights | |
| --- | |
| **Auteur** : walidchaib https://www.kaggle.com/code/walidchaib02/weed-detection-imp-097/notebook?scriptVersionId=309024196 | |
| https://www.kaggle.com/code/walidchaib02/weeds-crop-detec-pfe-098/notebook https://www.kaggle.com/code/walidchaib02/notebook9a16533715/notebook |