モデル紹介
A small convolutional neural network that classifies a photo of an FDM 3D print as a **good print** or a **stringing defect** (thin strands of filament left between printed sections — wasted material and post-processing time). 106k parameters, trained from scratch on CPU; input is a 64×64 grayscale image. Per-class F1 — good print: 80.56% · stringing: 97.60%. At the default threshold the model catches **every** stringing defect in the test set (100% recall on the defect class) at the cost of some false alarms on good prints — the right trade-off for defect screening, where a missed defect wastes a whole print. Preprocessing contract (must match training): convert to grayscale, resize to 64×64, `ToTensor()`, `Normalize(mean=0.5, std=0.5)`. The helper `predict_image` does this for you.
主な特徴
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
制約と注意点
具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。
出典別料金と費用分析
料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。
| 出典・チャネル | 入力 | 出力 | 課金単位 | 収集日時 |
|---|---|---|---|---|
| 確認可能な料金がありません。出典を確認してください。 | ||||
月額の基本トークン費用を試算
試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。
公開評価と実行設定
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
収録済みの全ランキング →よくある質問
オープンウェイトなら無料で商用利用できますか？
必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
これはリアルタイムの請求料金ですか？
収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。
出典と追跡記録
许可证：cc-by-4.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。