Vit Base Avengers V1

🚀 vit-base-avengers-v1

このモデルは、imagefolderデータセット上でgoogle/vit-base-patch16-224-in21k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: 0.5324
• 正確度: 0.8683

このモデルの学習方法の詳細については、このmedium記事を参照してください。

✨ 主な機能

• 画像分類タスクに特化したモデルで、avengers-datasetを用いて訓練されています。
• 評価セットで0.8683の正確度を達成しています。

📚 ドキュメント

🔍 制限事項

このモデルは、各クラスを表す検索用語に基づいてGoogle画像を使って訓練されています。具体的な検索用語は、Iron Man、Captain America、Thor、Spider Man、Docter Strage、Black Panther、Ant Man、Captain Marvel、Hulk、Black Widow、Hawkeye Avengers、Scarlet Witch、Vision Avengers、Bucky Barnes、Falcon Avengers、Lokiです。 そのため、これらのスーパーヒーローがスーツやヒーローコスチュームを着た画像を多く学習しています。例えば、ハルクの画像は正しく検出されますが、ブルース・バナーの画像はモデルがそのような画像を学習していないため、正しく検出されません。少しのデータ拡張を行うと改善する可能性があります。

📋 モデルの説明

詳細情報は未提供です。

🎯 想定される用途と制限事項

詳細情報は未提供です。

📊 訓練と評価データ

詳細情報は未提供です。

📈 訓練手順

訓練ハイパーパラメータ

訓練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: 4
• mixed_precision_training: Native AMP

訓練結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.20.1
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.3.2
• 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。