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license: apache-2.0 |
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metrics: |
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- accuracy |
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- f1 |
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Detect type of Indian medicinal plant based on plants/leafs image. |
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See https://www.kaggle.com/code/dima806/indian-medicinal-plants-image-detection-vit for more details. |
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Classification report: |
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precision recall f1-score support |
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Amla 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Curry 1.0000 1.0000 1.0000 34 |
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Betel 1.0000 1.0000 1.0000 53 |
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Bamboo 1.0000 1.0000 1.0000 53 |
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Palak(Spinach) 1.0000 1.0000 1.0000 30 |
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Coriender 1.0000 1.0000 1.0000 23 |
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Ashoka 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Seethapala 1.0000 1.0000 1.0000 23 |
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Lemon_grass 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Pappaya 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Curry_Leaf 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Lemon 1.0000 1.0000 1.0000 54 |
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Nooni 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Henna 1.0000 1.0000 1.0000 30 |
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Mango 1.0000 1.0000 1.0000 50 |
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Doddpathre 1.0000 1.0000 1.0000 28 |
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Amruta_Balli 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Betel_Nut 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Tulsi 1.0000 1.0000 1.0000 36 |
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Pomegranate 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Castor 1.0000 1.0000 1.0000 58 |
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Jackfruit 1.0000 1.0000 1.0000 22 |
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Insulin 1.0000 0.9655 0.9825 29 |
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Pepper 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Raktachandini 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Aloevera 1.0000 1.0000 1.0000 57 |
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Jasmine 1.0000 1.0000 1.0000 38 |
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Doddapatre 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Neem 1.0000 1.0000 1.0000 56 |
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Geranium 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Rose 1.0000 1.0000 1.0000 55 |
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Gauva 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Hibiscus 1.0000 1.0000 1.0000 57 |
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Nithyapushpa 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Wood_sorel 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Tamarind 1.0000 1.0000 1.0000 35 |
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Guava 1.0000 1.0000 1.0000 26 |
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Bhrami 1.0000 1.0000 1.0000 21 |
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Sapota 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Basale 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Avacado 0.9667 1.0000 0.9831 29 |
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Ashwagandha 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Nagadali 1.0000 0.8065 0.8929 31 |
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Arali 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Ekka 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Ganike 0.7931 1.0000 0.8846 23 |
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Tulasi 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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Honge 1.0000 1.0000 1.0000 52 |
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Mint 1.0000 1.0000 1.0000 58 |
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Catharanthus 1.0000 1.0000 1.0000 27 |
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Papaya 1.0000 1.0000 1.0000 27 |
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Brahmi 1.0000 1.0000 1.0000 29 |
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accuracy 0.9961 1782 |
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macro avg 0.9954 0.9956 0.9951 1782 |
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weighted avg 0.9968 0.9961 0.9961 1782 |
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