Clip Vit Base Patch32 Stanford Cars

🚀 ビジョンモデルの微調整

このプロジェクトは、CLIPモデルのビジョンエンコーダを微調整するものです。特定のデータセットを用いてモデルを訓練し、評価結果を向上させます。

🚀 クイックスタート

このモデルを使うには、以下の手順に従ってください。

ビジョンモデルの読み込み

from transformers import CLIPVisionModel

vision_model = CLIPVisionModel.from_pretrained('tanganke/clip-vit-base-patch32_stanford-cars')

CLIPモデルのビジョンエンコーダの置き換え

from transformers import CLIPModel

clip_model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
clip_model.vision_model.load_state_dict(vision_model.vision_model.state_dict())

✨ 主な機能

• 特定のデータセットを用いたCLIPモデルのビジョンエンコーダの微調整
• 微調整前後の精度評価

📦 インストール

このREADMEには具体的な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

基本的な使用法

from transformers import CLIPVisionModel

vision_model = CLIPVisionModel.from_pretrained('tanganke/clip-vit-base-patch32_stanford-cars')

高度な使用法

from transformers import CLIPModel

clip_model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
clip_model.vision_model.load_state_dict(vision_model.vision_model.state_dict())

📚 ドキュメント

モデルの詳細

訓練の詳細

Adamオプティマイザを使用し、一定の学習率1e-5で4000ステップ訓練します（バッチサイズ=32）。ビジョンエンコーダのみを微調整します。

評価結果

🔧 技術詳細

このモデルは、ViT-Baseアーキテクチャを使用し、パッチサイズは32です。訓練にはStandford Carsデータセットを使用し、Adamオプティマイザで一定の学習率1e-5で4000ステップ訓練します。ビジョンエンコーダのみを微調整し、評価結果を向上させます。

📄 ライセンス

このREADMEにはライセンス情報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。