Finetuned Clothes

🚀 finetuned-clothes

このモデルは、google/vit-base-patch16-224-in21k を clothes_simplifiedv2 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: 0.2225
• 精度: 0.9417

✨ 主な機能

このモデルは、与えられた画像に基づいて衣服のカテゴリを分類します。

📦 インストール

このモデルを使用するための依存関係は、コード内で transformers や PIL などのライブラリを使用しています。通常は以下のようにインストールできます。

pip install transformers pillow requests torch datasets

💻 使用例

基本的な使用法

from PIL import Image
import requests

url = 'insert image url here'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

from transformers import AutoModelForImageClassification, AutoImageProcessor

repo_name = "samokosik/finetuned-clothes"

image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(repo_name)
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(repo_name)

encoding = image_processor(image.convert("RGB"), return_tensors="pt")
print(encoding.pixel_values.shape)

import torch
with torch.no_grad():
  outputs = model(**encoding)
  logits = outputs.logits

predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
print("Predicted class:", model.config.id2label[predicted_class_idx])

🔧 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: 5e-05
• 学習バッチサイズ: 8
• 評価バッチサイズ: 8
• シード: 42
• オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラ: 線形
• エポック数: 4
• 混合精度学習: Native AMP

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.40.1
• Pytorch 2.2.1+cu121
• Datasets 2.19.0
• Tokenizers 0.19.1

📚 ドキュメント

制限事項

利用可能なデータが不足しているため、以下のカテゴリのみをサポートしています。hat, longsleeve, outswear, pants, shoes, shorts, shortsleve。

学習データセット

このモデルは以下のデータセットで学習されました。https://huggingface.co/datasets/samokosik/clothes_simplifiedv2

📄 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。