Vit Base Patch16 224 In21k Dog Vs Cat Image Classification

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このモデルは、猫と犬を区別する画像分類モデルです。google/vit-base-patch16-224-in21k をファインチューニングして作成されており、評価セットで高い精度を達成しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは猫と犬の二値分類を行います。詳細な作成方法については、こちらのリンク を参照してください。

✨ 主な機能

• 猫と犬の画像を高精度に分類します。
• 評価セットでの損失、正確度、F1、再現率、適合率などの指標が良好です。

📚 ドキュメント

モデルの説明

これは猫と犬を区別する二値分類モデルです。作成方法の詳細については、こちらのリンク を参照してください。

想定される用途と制限

このモデルは、技術を使って複雑な問題を解決する能力を示すために作成されています。

学習と評価データ

データセットのソース: https://www.kaggle.com/datasets/shaunthesheep/microsoft-catsvsdogs-dataset

データセットからのサンプル画像:

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。

• learning_rate: 0.0002
• train_batch_size: 16
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 3

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.25.1
• Pytorch 1.12.1
• Datasets 2.8.0
• Tokenizers 0.12.1

📄 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。