cristian - vitオープンソース画像分類モデル - 無料でデプロイして豆類の種類を高精度に識別，検証セットの正解率が100%に達する

Cristian Vit

agudelozcによって開発

このモデルはGoogleのViTアーキテクチャを豆類データセットでファインチューニングした画像分類モデルで、検証セットで100%の精度を達成しました。

ダウンロード数 40

リリース時間 : 1/24/2023

モデル概要

これはVision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく画像分類モデルで、豆類画像の分類タスクに特化しています。

高精度

豆類データセットの検証セットで100%の分類精度を達成

ViTアーキテクチャベース

Vision Transformerアーキテクチャを使用し、強力な画像特徴抽出能力を有する

少数サンプルファインチューニング

比較的小さな豆類データセットでファインチューニングを行い、優れた転移学習能力を示した

画像分類

植物識別

農産物品質検査

農業

豆類品種識別

異なる品種の豆類を自動識別

検証セット精度100%

農産物品質検査

画像分析を通じて豆類製品の品質を検出

教育

植物学教育補助

学生がさまざまな種類のマメ科植物を識別するのを支援

学習損失	エポック	ステップ	検証損失	正解率
0.1425	3.85	500	0.0101	1.0

Property	Details
Model Type	このモデルは、画像分類タスクに特化したFine-tuned Vision Transformerです。
Training Data	beansデータセットを使用して学習されました。
Metrics	評価指標としてAccuracyが使用され、正解率は1.0です。