swin-finetuned-food101オープンソース食品画像分類モデル - 食品の種類を正確に識別し、精度は92.1%に達する

Swin Finetuned Food101

aspisによって開発

Swin Transformerアーキテクチャをベースにファインチューニングした食品画像分類モデルで、Food101データセットにおいて92.1%の精度を達成

ダウンロード数 19

リリース時間 : 6/9/2022

モデル概要

このモデルはmicrosoft/swin-base-patch4-window7-224をfood101データセットでファインチューニングしたバージョンで、食品画像分類タスク専用です。

高精度

Food101検証セットで92.1%の精度を達成

Swin Transformerベース

先進的なSwin Transformerアーキテクチャを採用し、優れた視覚的特徴抽出能力を有する

精密なファインチューニング

Food101データセットでターゲットを絞ったファインチューニングを行い、食品分類性能を最適化

食品画像分類

多クラス画像認識

食品認識

飲食業界の料理認識

レストランでの料理自動認識に使用され、注文システムを補助

101種類の一般的な食品カテゴリを正確に認識可能

健康的な食事分析

ユーザーが食品タイプを識別するのを支援し、栄養分析を補助

このモデルは、food101データセットでmicrosoft/swin-base-patch4-window7-224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。

このモデルは、food101データセットに対する画像分類タスクに使用できます。

タスク	データセット	評価指標	値
画像分類	food101 (default)	正解率	0.9210297029702971
画像分類	food101 (validation)	正解率	0.9135841584158416
画像分類	food101 (validation)	Precision Macro	0.9151645786633058
画像分類	food101 (validation)	Precision Micro	0.9135841584158416
画像分類	food101 (validation)	Precision Weighted	0.915164578663306
画像分類	food101 (validation)	Recall Macro	0.9135841584158414
画像分類	food101 (validation)	Recall Micro	0.9135841584158416
画像分類	food101 (validation)	Recall Weighted	0.9135841584158416
画像分類	food101 (validation)	F1 Macro	0.9138785016966742
画像分類	food101 (validation)	F1 Micro	0.9135841584158415
画像分類	food101 (validation)	F1 Weighted	0.9138785016966743
画像分類	food101 (validation)	損失	0.30761435627937317