Beit Base Patch16 224 Pt22k Ft22k Plant Seedling Classification

🚀 weeds_hfclass12

このモデルは、均衡データセット（クラスごとに250枚の画像、分割率0.8:0.1:0.1、サイズを224x224にリサイズ）で学習されています。画像分類タスクにおいて高精度を達成しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、microsoft/beit - base - patch16 - 224 - pt22k - ft22k 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。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.1257
• 精度: 0.96

データセット: https://www.kaggle.com/datasets/vbookshelf/v2 - plant - seedlings - dataset

✨ 主な機能

• 高精度な画像分類: 評価セットで0.96の精度を達成。
• ファインチューニング可能: microsoft/beit - base - patch16 - 224 - pt22k - ft22kをベースにファインチューニング。

📚 ドキュメント

モデル情報

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• 学習率（learning_rate）: 5e - 05
• 学習バッチサイズ（train_batch_size）: 16
• 評価バッチサイズ（eval_batch_size）: 16
• シード（seed）: 42
• 勾配累積ステップ数（gradient_accumulation_steps）: 4
• 総学習バッチサイズ（total_train_batch_size）: 64
• オプティマイザ（optimizer）: Adam（betas=(0.9, 0.999)、epsilon = 1e - 08）
• 学習率スケジューラタイプ（lr_scheduler_type）: linear
• 学習率スケジューラウォームアップ率（lr_scheduler_warmup_ratio）: 0.1
• エポック数（num_epochs）: 10

学習結果

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。