Vit Base Patch16 224 In21k Plant Seedling Classification

🚀 weeds_hfclass11

本模型用於圖像分類任務，在平衡數據集上進行訓練，每個類別有250張圖像，按0.8、0.1、0.1的比例進行劃分，圖像被調整為224x224大小。該模型在評估集上取得了較高的準確率。

🚀 快速開始

本模型是在 google/vit-base-patch16-224-in21k 基礎上，在 imagefolder 數據集上進行微調得到的。

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

該模型在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：0.3603
• 準確率：0.9567

📚 詳細文檔

模型信息

訓練過程

訓練超參數

以下是訓練過程中使用的超參數：

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