README.md

metadata

license: apache-2.0
tags:
  - image-classification
  - other-image-classification
  - generated_from_trainer
  - Vit
datasets:
  - beans
metrics:
  - accuracy
model-index:
  - name: vit-base-beans-demo-v2
    results:
      - task:
          name: Image Classification
          type: image-classification
        dataset:
          name: beans
          type: beans
          args: default
        metrics:
          - name: Accuracy
            type: accuracy
            value: 1
pipeline_tag: image-classification

vit-base-beans-demo-v2

Este modelo es una versión mejorada de google/vit-base-patch16-224-in21k en el conjunto de datos beans. Obtiene los siguientes resultados en el conjunto de evaluación:

• Pérdida: 0,0099

• Precisión: 1,0

Descripción del modelo

Al procesar imágenes de hojas, la IA puede realizar análisis y comparaciones con una base de datos de imágenes previamente etiquetadas para identificar patrones y características distintivas asociadas con diferentes enfermedades o daños.

Hiperparámetros de entrenamiento

Durante el entrenamiento se utilizaron los siguientes hiperparámetros:

• learning_rate 0.0002
• tamaño_lote_entrenamiento: 16
• tamaño_lote_evaluación: 8
• semilla: 42
• optimizador: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: lineal
• número de épocas: 5
• entrenamiento_precisión_mezclada: Native AMP

Resultados del entrenamiento

Pérdida de entrenamiento	Epoch	Step	Pérdida de Validación	Precisión
0.0705	1.54	100	0.0562	0.9925
0.0123	3.08	200	0.0124	1.0
0.008	4.62	300	0.0099	1.0

Framework versions

• Transformers 4.10.0.dev0
• Pytorch 1.9.0+cu102
• Conjuntos de datos 1.11.0
• Tokenizadores 0.10.3