Beit Base Patch16 224 Pt22k Ft22k Plant Seedling Classification

🚀 weeds_hfclass12

本模型在平衡數據集上進行訓練，每個類別有250張圖像，採用0.8、0.1、0.1的數據集劃分比例，圖像調整為224x224大小。它解決了圖像分類任務中的精準識別問題，能高效準確地對圖像進行分類，具有較高的實用價值。

🚀 快速開始

此模型是 microsoft/beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k 在 imagefolder 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：0.1257
• 準確率：0.96

數據集鏈接：https://www.kaggle.com/datasets/vbookshelf/v2-plant-seedlings-dataset

✨ 主要特性

• 高準確率：在評估集上達到了0.96的準確率。
• 基於微調：基於成熟的 microsoft/beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k 模型進行微調，節省訓練成本。

🔧 技術細節

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：5e-05
• 訓練批次大小：16
• 評估批次大小：16
• 隨機種子：42
• 梯度累積步數：4
• 總訓練批次大小：64
• 優化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 學習率調度器類型：線性
• 學習率調度器熱身比例：0.1
• 訓練輪數：10

訓練結果

框架版本

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

📄 許可證

本模型採用 Apache-2.0 許可證。