dit-base-finetuned-rvlcdip-finetuned-data200オープンソースモデル

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Dit Base Finetuned Rvlcdip Finetuned Data200

AthiraVrによって開発

このモデルはmicrosoft/dit-base-finetuned-rvlcdipを画像フォルダ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、主に画像分類タスクに使用されます。

画像分類

Transformers

#ドキュメント画像分類 #ファインチューニングモデル #中程度の精度

ダウンロード数 16

リリース時間 : 2/27/2023

モデル概要

これはファインチューニングされた画像分類モデルで、DiT（Document Image Transformer）アーキテクチャに基づき、ドキュメント画像分類タスク向けに最適化されています。

モデル特徴

ドキュメント画像最適化

ドキュメント画像分類タスク向けに特別に最適化されています

転移学習

事前学習済みDiTモデルを基にファインチューニングされています

200エポック訓練

200エポックの訓練を経て、比較的安定した性能に達しています

モデル能力

ドキュメント画像分類

画像特徴抽出

使用事例

ドキュメント処理

ドキュメントタイプ識別

異なる種類のドキュメント（請求書、契約書、フォームなど）を自動識別

評価データセットで56.99%の精度を達成

🚀 dit-base-finetuned-rvlcdip-finetuned-data200

このモデルは、microsoft/dit-base-finetuned-rvlcdip 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: 3.0080
正解率: 0.5699

🚀 クイックスタート

このモデルは画像分類タスクに最適化されており、imagefolder データセットを用いてファインチューニングされています。以下にモデルの詳細とトレーニング情報を示します。

✨ 主な機能

画像分類タスクに対応
imagefolder データセットでのファインチューニング済み

📚 ドキュメント

モデル情報

プロパティ	詳細
モデルタイプ	dit-base-finetuned-rvlcdip-finetuned-data200
トレーニングデータ	imagefolder
メトリクス	正解率

トレーニング手順

トレーニングハイパーパラメータ

トレーニング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: 5e-05
トレーニングバッチサイズ: 2
評価バッチサイズ: 2
シード: 42
勾配累積ステップ: 4
総トレーニングバッチサイズ: 8
オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
学習率スケジューラタイプ: 線形
学習率スケジューラウォームアップ比率: 0.1
エポック数: 200

トレーニング結果

トレーニング損失	エポック	ステップ	検証損失	正解率
2.1142	1.0	46	2.0131	0.3441
1.9953	2.0	92	1.9577	0.4086
1.9558	3.0	138	1.9231	0.4301
1.9251	4.0	184	1.8015	0.4946
1.6485	5.0	230	1.7045	0.5269
1.5973	6.0	276	1.5806	0.5054
1.4755	7.0	322	1.4849	0.5054
1.4537	8.0	368	1.4356	0.5161
1.416	9.0	414	1.4512	0.5269
1.3645	10.0	460	1.3857	0.5591
1.3017	11.0	506	1.3108	0.5484
1.2794	12.0	552	1.3027	0.5376
1.1553	13.0	598	1.2883	0.5484
1.1526	14.0	644	1.3554	0.5054
1.1116	15.0	690	1.3235	0.5914
1.1925	16.0	736	1.2401	0.5806
1.1297	17.0	782	1.3425	0.5914
0.9717	18.0	828	1.3538	0.5484
0.8404	19.0	874	1.2648	0.5699
0.7008	20.0	920	1.4971	0.5376
1.1454	21.0	966	1.4137	0.4839
0.6849	22.0	1012	1.2801	0.5591
0.8566	23.0	1058	1.2380	0.5699
0.8956	24.0	1104	1.2903	0.6129
0.8004	25.0	1150	1.4372	0.5591
0.818	26.0	1196	1.1640	0.6344
0.6387	27.0	1242	1.3120	0.6452
0.7282	28.0	1288	1.4678	0.5161
0.7426	29.0	1334	1.4815	0.5269
0.735	30.0	1380	1.2714	0.6129
0.6769	31.0	1426	1.2262	0.5699
0.5562	32.0	1472	1.3348	0.6344
0.6671	33.0	1518	1.4159	0.6129
0.3708	34.0	1564	1.6416	0.5484
0.3967	35.0	1610	1.3298	0.5699
0.4692	36.0	1656	1.3559	0.5699
0.632	37.0	1702	1.3349	0.5699
0.3719	38.0	1748	1.4697	0.5914
0.4238	39.0	1794	1.5207	0.6022
0.3608	40.0	1840	1.5557	0.5591
0.6252	41.0	1886	1.6247	0.5269
0.4183	42.0	1932	1.5885	0.5914
0.3922	43.0	1978	1.6593	0.5699
0.5715	44.0	2024	1.5270	0.5699
0.3656	45.0	2070	1.8899	0.5054
0.3656	46.0	2116	2.0936	0.4624
0.4003	47.0	2162	1.5610	0.5054
0.446	48.0	2208	1.7388	0.5376
0.5219	49.0	2254	1.4976	0.6129
0.3488	50.0	2300	1.5744	0.5914
0.323	51.0	2346	1.6312	0.6022
0.3713	52.0	2392	1.6975	0.5591
0.2981	53.0	2438	1.6229	0.5699
0.3422	54.0	2484	2.0909	0.4624
0.2538	55.0	2530	2.0966	0.5161
0.3868	56.0	2576	1.5614	0.6344
0.4662	57.0	2622	1.8929	0.5269
0.4277	58.0	2668	1.9573	0.5376
0.5301	59.0	2714	1.7999	0.5699
0.3867	60.0	2760	2.3481	0.4624
0.2334	61.0	2806	1.9924	0.5376
0.2921	62.0	2852	2.0454	0.5591
0.4386	63.0	2898	1.7798	0.5376
0.3299	64.0	2944	1.9370	0.5914
0.5982	65.0	2990	2.0527	0.5591
0.4433	66.0	3036	1.6222	0.6237
0.3717	67.0	3082	1.7977	0.5914
0.3642	68.0	3128	1.6988	0.5914
0.4541	69.0	3174	1.7567	0.6022
0.3464	70.0	3220	1.9029	0.5699
0.2764	71.0	3266	1.9611	0.6022
0.2138	72.0	3312	1.9333	0.5591
0.3928	73.0	3358	1.7701	0.5806
0.1811	74.0	3404	1.8330	0.5806
0.2076	75.0	3450	1.6676	0.6559
0.3326	76.0	3496	2.0036	0.6022
0.1343	77.0	3542	1.6937	0.6344
0.3031	78.0	3588	1.9223	0.6237
0.2743	79.0	3634	2.1681	0.5699
0.3392	80.0	3680	2.0505	0.6129
0.1346	81.0	3726	2.0190	0.5699
0.0652	82.0	3772	2.2910	0.5699
0.4219	83.0	3818	1.8858	0.5914
0.1386	84.0	3864	1.7976	0.6237
0.2155	85.0	3910	2.4278	0.5161
0.4901	86.0	3956	1.9239	0.6237
0.3141	87.0	4002	2.0954	0.6559
0.2328	88.0	4048	2.2602	0.5806
0.2768	89.0	4094	2.1083	0.5914
0.3476	90.0	4140	2.4922	0.5269
0.2029	91.0	4186	2.2094	0.5591
0.2421	92.0	4232	2.2407	0.5376
0.2034	93.0	4278	2.1488	0.5591
0.2461	94.0	4324	2.1332	0.5806
0.1462	95.0	4370	2.2702	0.5591
0.5213	96.0	4416	2.2134	0.5699
0.3634	97.0	4462	2.1066	0.5699
0.1698	98.0	4508	2.2736	0.6237
0.1685	99.0	4554	2.3919	0.5806
0.1971	100.0	4600	2.0664	0.6237
0.1496	101.0	4646	2.5661	0.5806
0.283	102.0	4692	2.0714	0.5699
0.185	103.0	4738	2.1369	0.6022
0.1489	104.0	4784	2.1653	0.6129
0.1231	105.0	4830	2.0890	0.6452
0.3224	106.0	4876	2.3771	0.5376
0.3452	107.0	4922	2.2537	0.6344
0.4404	108.0	4968	2.0253	0.6129
0.3408	109.0	5014	2.1653	0.5699
0.2406	110.0	5060	2.0196	0.6237
0.3051	111.0	5106	2.1980	0.6129
0.1515	112.0	5152	2.4104	0.5699
0.3836	113.0	5198	2.2342	0.6344
0.3572	114.0	5244	2.2321	0.6022
0.3006	115.0	5290	2.3555	0.5806
0.0965	116.0	5336	2.7237	0.4516
0.2023	117.0	5382	2.3798	0.6237
0.1272	118.0	5428	2.5357	0.5591
0.4318	119.0	5474	2.4913	0.5699
0.0414	120.0	5520	2.3760	0.6022
0.1785	121.0	5566	2.3920	0.6129
0.0142	122.0	5612	2.4256	0.6022
0.1262	123.0	5658	2.7212	0.5806
0.2219	124.0	5704	2.3683	0.5699
0.1629	125.0	5750	2.4280	0.5484
0.149	126.0	5796	3.0708	0.4839
0.2394	127.0	5842	2.2192	0.6022
0.2165	128.0	5888	2.4015	0.5806
0.0729	129.0	5934	2.2241	0.6022
0.2585	130.0	5980	2.9483	0.5054
0.1401	131.0	6026	2.3180	0.6129
0.4162	132.0	6072	3.0147	0.4946
0.1188	133.0	6118	2.3128	0.6237
0.0939	134.0	6164	2.5300	0.6022
0.1039	135.0	6210	2.5740	0.5699
0.3678	136.0	6256	2.5887	0.5914
0.3998	137.0	6302	2.5664	0.5376
0.1952	138.0	6348	2.1861	0.6774
0.2616	139.0	6394	2.7036	0.5806
0.2523	140.0	6440	2.5953	0.5806
0.2772	141.0	6486	2.4114	0.6129
0.2399	142.0	6532	2.3203	0.6237
0.3769	143.0	6578	2.7200	0.5591
0.0094	144.0	6624	2.7315	0.5591
0.1818	145.0	6670	2.5223	0.6129
0.3063	146.0	6716	2.3310	0.6237
0.222	147.0	6762	2.6180	0.5806
0.2505	148.0	6808	2.2976	0.6344
0.2705	149.0	6854	2.4091	0.5914
0.1624	150.0	6900	2.8030	0.5269
0.1322	151.0	6946	2.6379	0.5591
0.0876	152.0	6992	2.5781	0.5484
0.1332	153.0	7038	2.8476	0.5591
0.2727	154.0	7084	2.6779	0.5699
0.195	155.0	7130	3.0504	0.4839
0.152	156.0	7176	2.6103	0.5806
0.2811	157.0	7222	2.5947	0.6129
0.0742	158.0	7268	2.4666	0.6559
0.2052	159.0	7314	2.5116	0.5484
0.2598	160.0	7360	3.0400	0.5269
0.2846	161.0	7406	2.2042	0.6667
0.2653	162.0	7452	3.0598	0.5484
0.358	163.0	7498	2.7669	0.5806
0.0355	164.0	7544	2.4568	0.6237
0.1817	165.0	7590	2.9532	0.5806
0.0955	166.0	7636	2.4798	0.6237
0.1941	167.0	7682	2.7027	0.5699
0.1787	168.0	7728	2.4225	0.6237
0.0998	169.0	7774	2.5104	0.5914
0.0392	170.0	7820	2.6235	0.5806
0.2689	171.0	7866	2.9215	0.5806
0.0595	172.0	7912	2.8108	0.5699
0.148	173.0	7958	2.9213	0.5806
0.2159	174.0	8004	2.6172	0.6129
0.1221	175.0	8050	2.4386	0.6237
0.0691	176.0	8096	2.8642	0.5269
0.2014	177.0	8142	2.7364	0.6022
0.0379	178.0	8188	2.4859	0.6022
0.2202	179.0	8234	3.0665	0.5484
0.2078	180.0	8280	2.3521	0.6237
0.1051	181.0	8326	2.4827	0.6237
0.2257	182.0	8372	2.8155	0.5914
0.1339	183.0	8418	2.6274	0.6237
0.1414	184.0	8464	2.7645	0.5806
0.0993	185.0	8510	2.8886	0.5591
0.1769	186.0	8556	2.5164	0.6129
0.1575	187.0	8602	2.9346	0.5376
0.0251	188.0	8648	2.6099	0.5376
0.0536	189.0	8694	2.9630	0.5376
0.1748	190.0	8740	2.8360	0.5699
0.0151	191.0	8786	2.7525	0.6022
0.2198	192.0	8832	2.6656	0.5376
0.267	193.0	8878	3.0118	0.5591
0.1043	194.0	8924	3.0214	0.5699
0.0035	195.0	8970	2.7925	0.5806
0.0707	196.0	9016	2.7839	0.5806
0.0656	197.0	9062	3.0370	0.5376
0.1155	198.0	9108	2.6510	0.5914
0.1118	199.0	9154	2.7058	0.5699
0.3086	200.0	9200	3.0080	0.5699