Pedestrian Gender Recognition

🚀 outputs

このモデルは、PETAデータセット 上で microsoft/beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k を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: 0.2170
• 正解率: 0.9107

🚀 クイックスタート

このモデルは、PETAデータセット 上で microsoft/beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k をファインチューニングして得られました。評価セットにおける性能は、損失が0.2170、正解率が0.9107です。

✨ 主な機能

• 画像分類タスクに適用可能です。
• 高い正解率（0.9107）を達成しています。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline
gender_classifier = pipeline(model="NTQAI/pedestrian_gender_recognition")
image_path = "abc.jpg"

results = gender_classifier(image_path)
print(results)

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、microsoft/beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k を PETAデータセット でファインチューニングしたものです。

想定される用途と制限

詳細情報は後日提供予定です。

学習と評価データ

詳細情報は後日提供予定です。

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: 2e-05
• train_batch_size: 8
• eval_batch_size: 8
• seed: 1337
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 5.0

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.24.0.dev0
• Pytorch 1.12.1+cu113
• Datasets 2.6.1
• Tokenizers 0.13.1

連絡先

このプロジェクトに関する個人的な連絡は、Nha Nguyen Van (nha282@gmail.com) までお願いします。

📄 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。