Microsoft Resnet 152 Plant Seedling Classification

🚀 weeds_hfclass18

このモデルは、均衡データセット（クラスごとに250個、分割率0.8:0.1:0.1、リサイズ224x224）で訓練されています。評価セットでは、損失1.2397、精度0.7767の結果を達成しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、microsoft/resnet-152 を imagefolder データセットでファインチューニングしたバージョンです。 データセットはこちらから入手できます: https://www.kaggle.com/datasets/vbookshelf/v2-plant-seedlings-dataset

📚 ドキュメント

モデルの評価結果

このモデルは、評価セットで以下の結果を達成しています:

• 損失: 1.2397
• 精度: 0.7767

訓練ハイパーパラメータ

訓練中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです:

• learning_rate: 5e-05
• train_batch_size: 16
• eval_batch_size: 16
• seed: 42
• gradient_accumulation_steps: 4
• total_train_batch_size: 64
• optimizer: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
• num_epochs: 10

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.26.1
• Pytorch 1.13.1+cu117
• Datasets 2.10.1
• Tokenizers 0.13.2

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。