Electronic Components Model

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルは、電子部品の分類に特化した画像分類モデルです。事前学習済みのVision Transformerを微調整して、抵抗器、コンデンサ、インダクタ、トランジスタなどの電子部品を高精度に識別します。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、モデルを始めることができます。 [詳細情報が必要です]

✨ 主な機能

この微調整されたVision Transformer (ViT) モデル electronic-components-model は、google/vit-base-patch16-224 から初期化され、抵抗器、コンデンサ、インダクタ、トランジスタなどの電子部品の分類に特化しています。事前に広範なデータセットで学習された後、カスタムデータセットに合わせてモデルパラメータが調整されます。これにより、電子部品に固有の複雑な視覚的特徴を正確に識別し分類する能力が向上し、視覚入力に基づく自動部品認識が必要な実際のアプリケーションでの有効性が高まります。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

• 開発者: Chirag Pradhan
• 資金提供元 [任意]: Fatima Al-Fihri Predoctoral Fellowship
• 共有者 [任意]: Chirag Pradhan
• モデルタイプ: 画像分類用のVision Transformer (ViT)
• 言語 (NLP): 該当なし (画像分類)
• ライセンス: Apache License 2.0
• 微調整元のモデル [任意]: google/vit-base-patch16-224

モデルのソース [任意]

• リポジトリ: [詳細情報が必要です]
• 論文 [任意]: [詳細情報が必要です]
• デモ [任意]: [詳細情報が必要です]

使用方法

直接使用

[詳細情報が必要です]

下流の使用 [任意]

[詳細情報が必要です]

想定外の使用

[詳細情報が必要です]

バイアス、リスク、制限事項

[詳細情報が必要です]

推奨事項

ユーザー (直接ユーザーと下流ユーザーの両方) は、モデルのリスク、バイアス、制限事項を認識する必要があります。さらなる推奨事項については、詳細情報が必要です。

トレーニングの詳細

トレーニングデータ

[詳細情報が必要です]

トレーニング手順

前処理 [任意]

[詳細情報が必要です]

トレーニングハイパーパラメータ

• トレーニング方式: [詳細情報が必要です]

速度、サイズ、時間 [任意]

[詳細情報が必要です]

評価

テストデータ、要因、メトリクス

テストデータ

[詳細情報が必要です]

要因

[詳細情報が必要です]

メトリクス

[詳細情報が必要です]

結果

[詳細情報が必要です]

要約

モデルの検証 [任意]

[詳細情報が必要です]

環境への影響

炭素排出量は、Lacoste et al. (2019) で提示された Machine Learning Impact calculator を使用して推定できます。

• ハードウェアタイプ: [詳細情報が必要です]
• 使用時間: [詳細情報が必要です]
• クラウドプロバイダー: [詳細情報が必要です]
• コンピュートリージョン: [詳細情報が必要です]
• 排出された炭素量: [詳細情報が必要です]

技術仕様 [任意]

モデルアーキテクチャと目的

[詳細情報が必要です]

コンピュートインフラストラクチャ

ハードウェア

[詳細情報が必要です]

ソフトウェア

[詳細情報が必要です]

引用 [任意]

BibTeX

[詳細情報が必要です]

APA

[詳細情報が必要です]

用語集 [任意]

[詳細情報が必要です]

その他の情報 [任意]

[詳細情報が必要です]

モデルカードの作成者 [任意]

[詳細情報が必要です]

モデルカードの連絡先

[詳細情報が必要です]

📄 ライセンス

このモデルは、Apache License 2.0の下で提供されています。