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CHANGED
@@ -1,3 +1,69 @@
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license: apache-2.0
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2 |
license: apache-2.0
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3 |
+
tags:
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4 |
+
- image-classification
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5 |
+
- other-image-classification
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6 |
+
- generated_from_trainer
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7 |
+
datasets:
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8 |
+
- beans
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9 |
+
metrics:
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10 |
+
- accuracy
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11 |
+
model-index:
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12 |
+
- name: vit-base-beans-demo-v2
|
13 |
+
results:
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14 |
+
- task:
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15 |
+
name: Image Classification
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16 |
+
type: image-classification
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17 |
+
dataset:
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18 |
+
name: beans
|
19 |
+
type: beans
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20 |
+
args: default
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21 |
+
metrics:
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22 |
+
- name: Accuracy
|
23 |
+
type: accuracy
|
24 |
+
value: 1.0
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25 |
---
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26 |
+
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27 |
+
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
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28 |
+
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
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29 |
+
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30 |
+
# vit-base-beans-demo-v2
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31 |
+
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32 |
+
Este modelo es una versión mejorada de [google/vit-base-patch16-224-in21k](https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-224-in21k) en el conjunto de datos beans.
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33 |
+
Obtiene los siguientes resultados en el conjunto de evaluación:
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34 |
+
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35 |
+
- Pérdida: 0,0099
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36 |
+
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37 |
+
- Precisión: 1,0
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38 |
+
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39 |
+
## Descripción del modelo
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40 |
+
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41 |
+
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.
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42 |
+
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43 |
+
### Hiperparámetros de entrenamiento
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44 |
+
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45 |
+
Durante el entrenamiento se utilizaron los siguientes hiperparámetros:
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46 |
+
- learning_rate 0.0002
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47 |
+
- tamaño_lote_entrenamiento: 16
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48 |
+
- tamaño_lote_evaluación: 8
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49 |
+
- semilla: 42
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50 |
+
- optimizador: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
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51 |
+
- lr_scheduler_type: lineal
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52 |
+
- número de épocas: 5
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53 |
+
- entrenamiento_precisión_mezclada: Native AMP
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54 |
+
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55 |
+
### Resultados del entrenamiento
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56 |
+
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57 |
+
| Pérdida de entrenamiento| Epoca | Paso | Pérdida de Validación | Precisión |
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58 |
+
|:-----------------------:|:-----:|:----:|:---------------------:|:---------:|
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59 |
+
| 0.0705 | 1.54 | 100 | 0.0562 | 0.9925 |
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60 |
+
| 0.0123 | 3.08 | 200 | 0.0124 | 1.0 |
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61 |
+
| 0.008 | 4.62 | 300 | 0.0099 | 1.0 |
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62 |
+
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63 |
+
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64 |
+
### Framework versions
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65 |
+
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66 |
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- Transformers 4.10.0.dev0
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67 |
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- Pytorch 1.9.0+cu102
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68 |
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- Conjuntos de datos 1.11.0
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69 |
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- Tokenizadores 0.10.3
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