A newer version of the Gradio SDK is available: 6.25.0
metadata
title: Plant Disease Classifier 72classes 89.7
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Classification des maladies des plantes
Ce modèle (EfficientNetB0) classifie 72 types de maladies à partir d'images de feuilles.
Il a été entraîné sur un jeu de données contenant des maladies de nombreuses cultures (pomme, poivron, myrtille, manioc, cerise, café, maïs, raisin, orange, pêche, pomme de terre, framboise, riz, rose, soja, courge, fraise, canne à sucre, tomate, pastèque, etc.).
Performance
- Accuracy sur la validation : ~89.7% (phase 1) et ~89.5% après fine-tuning.
- F1-score pondéré sur le test : 0.898.
Utilisation
- Téléchargez une image de feuille (format JPG/PNG).
- L'application renvoie les trois classes les plus probables avec leurs scores.
Classes disponibles
Liste complète des 72 classes (détail dans le code app.py).
Auteur : walidchaib https://www.kaggle.com/code/ridhachaib/efficentnet-mobilenet-f1-s-93-93-22/notebook