Font Identifier

🚀 フォント識別モデル

このモデルは、画像フォルダデータセット上で microsoft/resnet-18 をファインチューニングしたバージョンです。 結果：損失率: 0.1172；正解率: 0.9633

フォントのスクリーンショットや、このリポジトリの 'samples' サブフォルダ のサンプルを使って試してみてください。

✨ 主な機能

画像に使用されているフォントを識別します。ResNet18に基づくビジュアル分類器です。

このプロジェクトは1日で構築され、Twitter/X、Pebble.social、Threads.net で分単位の日誌が公開されています。

このモデルを構築するために使用されたコードは、このGitHubリポジトリにあります。

📚 詳細ドキュメント

想定される用途と制限

トレーニングデータ内の48種類の標準フォントを識別します。

トレーニングと評価データ

gaborcselle/font-examples データセット（80/20分割）でトレーニングおよび評価されました。

トレーニング手順

トレーニングハイパーパラメータ

トレーニング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
• トレーニングバッチサイズ: 16
• 評価バッチサイズ: 16
• シード: 42
• 勾配累積ステップ: 4
• 総トレーニングバッチサイズ: 64
• 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
• 学習率スケジューラウォームアップ比率: 0.1
• エポック数: 50

トレーニング結果

混同行列

テストデータの混同行列です。

フレームワークバージョン

• Transformers 4.36.0.dev0
• Pytorch 2.0.0
• Datasets 2.12.0
• Tokenizers 0.14.1

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。