Finetuned Vit Base Patch16 224 Upside Down Detector

🚀 ファインチューニング済みViT-Base-Patch16-224上下反転検出器

このモデルは、vit-base-patch16-224-in21k を、beans データセットを改変したカスタム画像向き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。

• 精度: 0.8947

🚀 クイックスタート

このモデルは、画像の上下反転を検出するために、特定のデータセットでファインチューニングされたものです。以下のセクションでは、モデルの訓練と評価に使用されたデータ、訓練手順、および使用されたフレームワークのバージョンについて説明します。

📚 ドキュメント

訓練と評価データ

beans データセットを改変した画像向きのカスタムデータセットには、合計2,590枚の画像サンプルが含まれており、1,295枚は通常の向き、1,295枚は上下反転した向きです。モデルは訓練サブセットでファインチューニングされ、検証サブセットとテストサブセットで評価されました。データセットの分割は以下の通りです。

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。

• 学習率: 2e-04
• 訓練バッチサイズ: 32
• 評価バッチサイズ: 32
• シード: 42
• 総訓練バッチサイズ: 32
• オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラタイプ: 線形
• 学習率スケジューラウォームアップステップ: 32
• エポック数: 5

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.17.0
• Pytorch 1.9.0+cu111
• Pytorch/XLA 1.9
• Datasets 2.0.0
• Tokenizers 0.12.0

📄 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。