Vit Base Patch16 224 In21k Plant Seedling Classification

🚀 weeds_hfclass11

このモデルは、均衡データセット（クラスごとに250枚の画像、分割率0.8:0.1:0.1、リサイズ224x224）で学習されています。画像分類タスクに適用でき、評価セットで良好な精度を達成しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、google/vit-base-patch16-224-in21k を imagefolder 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：

• 損失: 0.3603
• 精度: 0.9567

データセット: https://www.kaggle.com/datasets/vbookshelf/v2-plant-seedlings-dataset

🔧 技術詳細

学習ハイパーパラメータ

学習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 (learning_rate): 5e-05
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 16
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 16
• 乱数シード (seed): 42
• 勾配累積ステップ数 (gradient_accumulation_steps): 4
• 総学習バッチサイズ (total_train_batch_size): 64
• オプティマイザ (optimizer): Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類 (lr_scheduler_type): linear
• 学習率スケジューラのウォームアップ比率 (lr_scheduler_warmup_ratio): 0.1
• エポック数 (num_epochs): 10

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.26.1
• Pytorch 1.13.1+cu117
• Datasets 2.10.1
• Tokenizers 0.13.2

📄 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。