Convnext Tiny Finetuned Eurosat

🚀 ConvNeXT (tiny) をEuroSATでファインチューニングしたモデル

このモデルは、facebook/convnext-tiny-224 を EuroSAT 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す。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.0549
• 正解率: 0.9805

以下の画像を右のウィジェットにドラッグアンドドロップしてモデルをテストしてください。

✨ 主な機能

🔍 モデルの説明

ConvNeXTは、ビジョントランスフォーマーの設計にインスパイアされた純粋な畳み込みモデル（ConvNet）で、ビジョントランスフォーマーを上回る性能を主張しています。著者らはResNetから始め、Swin Transformerを参考にその設計を「現代化」しました。

📊 データセット情報

EuroSAT : Sentinel-2による土地利用と土地被覆分類

本研究では、Sentinel-2衛星画像を用いた土地利用と土地被覆分類の課題に取り組んでいます。Sentinel-2衛星画像は、地球観測プログラムCopernicusによって公開され、無料で利用できます。我々は、13のスペクトルバンドをカバーするSentinel-2衛星画像に基づく新しいデータセットを提案しています。このデータセットは10のクラスから構成され、合計27,000枚のラベル付きで地理参照された画像からなります。我々は、最先端の深層畳み込みニューラルネットワーク（CNNs）を用いて、この新しいデータセットのスペクトルバンドに関するベンチマークを提供しています。提案する新しいデータセットを用いて、全体的な分類精度98.57%を達成しました。結果として得られた分類システムは、多くの地球観測アプリケーションの扉を開きます。我々は、この分類システムが土地利用と土地被覆の変化を検出するためにどのように使用できるか、また地理マップの改善にどのように役立つかを示しています。

⚙️ 想定用途と制限事項

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

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• 学習率: 5e-05
• 学習バッチサイズ: 32
• 評価バッチサイズ: 32
• シード: 7171
• オプティマイザ: Adam（ベータ=(0.9,0.999)、イプシロン=1e-08）
• 学習率スケジューラタイプ: 線形
• エポック数: 3

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.18.0
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 2.1.0
• 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。