Vit Face Expression

🚀 表情認識用ビジョントランスフォーマー (ViT) モデルカード

このモデルは、顔の表情認識を行うために微調整されたビジョントランスフォーマーです。FER2013データセットを使用して訓練され、7種類の表情を識別できます。

🚀 クイックスタート

本モデルは、顔の表情認識タスクに特化したVision Transformerモデルです。以下に、モデルの概要をまとめます。

✨ 主な機能

• 7種類の表情（怒り、嫌悪、恐怖、喜び、悲しみ、驚き、無表情）を識別できます。
• FER2013データセットを使用して訓練されています。
• 入力画像に対して前処理を行い、精度を向上させています。

📦 インストール

本READMEにはインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されます。

💻 使用例

本READMEには使用例のコードが記載されていないため、このセクションは省略されます。

📚 ドキュメント

モデル概要

• モデル名: trpakov/vit-face-expression
• タスク: 顔の表情/感情認識
• データセット: FER2013
• モデルアーキテクチャ: Vision Transformer (ViT)
• 微調整元のモデル: vit-base-patch16-224-in21k

モデル説明

vit-face-expressionモデルは、顔の感情認識タスクに対して微調整されたVision Transformerモデルです。 このモデルは、FER2013データセットを使用して訓練されています。このデータセットは、7種類の感情に分類された顔画像で構成されています。

• 怒り
• 嫌悪
• 恐怖
• 喜び
• 悲しみ
• 驚き
• 無表情

データ前処理

入力画像は、モデルに入力される前に前処理が行われます。前処理ステップは以下の通りです。

• リサイズ: 画像を指定された入力サイズにリサイズします。
• 正規化: ピクセル値を特定の範囲に正規化します。
• データ拡張: 回転、反転、ズームなどのランダムな変換を適用して、訓練データセットを拡張します。

評価指標

• 検証セットの精度: 0.7113
• テストセットの精度: 0.7116

制限事項

• データバイアス: モデルの性能は、訓練データに含まれるバイアスの影響を受ける可能性があります。
• 汎化能力: モデルの未知のデータへの汎化能力は、訓練データセットの多様性に依存します。

🔧 技術詳細

本READMEには技術的な詳細説明が十分に記載されていないため、このセクションは省略されます。

📄 ライセンス

• ライセンス: Apache-2.0