Vit Base Patch16 224 In21k Car Or Motorcycle

🚀 vit-base-patch16-224-in21k_car_or_motorcycle

本模型是基於 google/vit-base-patch16-224-in21k 在 imagefolder 數據集上微調得到的。它能夠有效區分汽車和摩托車的圖像，在圖像分類任務中表現出色，具有較高的準確率和性能指標。

🚀 快速開始

該模型是 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：0.0301
• 準確率：0.9938
• F1值：0.9939
• 召回率：0.9927
• 精確率：0.9951

✨ 主要特性

模型描述

這是一個用於區分汽車圖像和摩托車圖像的二分類模型。

如需瞭解該模型的創建方式，請查看以下鏈接：https://github.com/DunnBC22/Vision_Audio_and_Multimodal_Projects/blob/main/Computer%20Vision/Image%20Classification/Binary%20Classification/Car%20or%20Motorcycle/Car_or_Motorcycle_ViT.ipynb

預期用途與限制

該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/utkarshsaxenadn/car-vs-bike-classification-dataset

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：2

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.22.2
• Pytorch 1.12.1
• Datasets 2.5.2
• Tokenizers 0.12.1

📄 許可證

本模型採用 Apache-2.0 許可證。