Vit Base Patch16 224 In21k Male Or Female Eyes

🚀 vit-base-patch16-224-in21k_male_or_female_eyes

這個模型是基於 google/vit-base-patch16-224-in21k 在 imagefolder 數據集上進行微調的版本。它能夠準確區分男性和女性的眼睛，在圖像分類任務中表現出色，為相關領域的應用提供了有力支持。

🚀 快速開始

此模型是 google/vit-base-patch16-224-in21k 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：0.0810
• 準確率：0.9727
• F1值：0.9741
• 召回率：0.9666
• 精確率：0.9818

✨ 主要特性

這是一個用於區分男性和女性眼睛的二分類模型。

如需瞭解該模型的創建過程，請查看以下鏈接：https://github.com/DunnBC22/Vision_Audio_and_Multimodal_Projects/blob/main/Computer%20Vision/Image%20Classification/Binary%20Classification/Male%20or%20Female%20Eyes/are_they_male_or_female_eyes_ViT.ipynb

📚 詳細文檔

預期用途和限制

此模型旨在展示使用技術解決複雜問題的能力。

訓練和評估數據

數據集來源：https://www.kaggle.com/datasets/pavelbiz/eyes-rtte

數據集中的示例圖像：

訓練過程

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率：0.0002
• 訓練批次大小：16
• 評估批次大小：8
• 隨機種子：42
• 優化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 學習率調度器類型：線性
• 訓練輪數：3

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.25.1
• Pytorch 1.12.1
• Datasets 2.8.0
• Tokenizers 0.12.1

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。