Recyclable Materials Classification

🚀 リサイクル可能な材料分類のためのViT

Transformerベースのモデルを使用して、リサイクル可能な材料の分類を行うプロジェクトです。ViT（Vision Transformer）を利用し、画像から材料の種類を高精度に識別します。

🚀 クイックスタート

Vision Transformer (ViT) は、画像認識タスクにおいて高い性能を発揮するTransformerベースのモデルです。このプロジェクトでは、ViTを用いてリサイクル可能な材料の分類を行います。

# コード例はそのまま保持
# ここに具体的なコード例があればそれを記載
# 例えば、モデルの読み込みや推論のコード
# from transformers import ViTModel
# model = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')

## ✨ 主な機能

- ViTモデルを利用した高精度な材料分類
- 画像データを入力として材料の種類を予測
- 訓練済みモデルを使用した簡単な推論

## 📦 インストール

```bash
# インストールコマンド例
pip install -r requirements.txt

💻 使用例

基本的な使用法

# 基本的な使用法のコード例
import torch
from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification

feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')
model = ViTForImageClassification.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')

image = Image.open('path/to/image.jpg')
inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
# model predicts one of the 1000 ImageNet classes
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
print("Predicted class:", model.config.id2label[predicted_class_idx])

高度な使用法

# 高度な使用法のコード例
# 例えば、モデルの微調整やバッチ推論など

```markdown
## 📚 ドキュメント

このプロジェクトの詳細なドキュメントは、[こちらのリンク](https://example.com/documentation) を参照してください。

## 🔧 技術詳細

ViTは、Transformerアーキテクチャを画像認識タスクに適用したモデルです。画像をパッチに分割し、各パッチをトークンとしてTransformerエンコーダに入力します。これにより、画像内のグローバルな依存関係を捉えることができ、高精度な画像認識が可能になります。

## 📄 ライセンス

このプロジェクトは、[MITライセンス](https://opensource.org/licenses/MIT) の下で公開されています。