Computer Vision Beans

🚀 視覺變換器在豆類數據集上的微調模型

這是一個在豆類數據集上進行微調的視覺變換器（ViT） 圖像分類模型，可用於識別豆類葉片疾病。

🚀 快速開始

你可以使用 Hugging Face Transformers 直接調用該模型：

from transformers import pipeline

classifier = pipeline('image-classification', model='your-username/your-model-name')
results = classifier('path/to/your/image.jpg')
print(results)

✨ 主要特性

• 該模型基於預訓練模型 google/vit-base-patch16-224-in21k 進行微調，可用於圖像分類任務。
• 模型在 Beans 數據集上進行訓練，該數據集包含的豆類葉片圖像被分為3類，可幫助識別豆類葉片疾病。

📚 詳細文檔

📋 模型描述

該模型在 Beans 數據集上進行訓練，該數據集包含的豆類葉片圖像被分為以下3類：

• angular_leaf_spot（角斑病）
• bean_rust（鏽病）
• healthy（健康）

微調是基於預訓練模型 google/vit-base-patch16-224-in21k 進行的，並調整為3個類別。

📌 預期用途

該模型可用於圖像分類任務，有助於識別豆類葉片的疾病。

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。

🏷️ 標籤

• 視覺
• 圖像分類
• 微調
• 變換器
• 視覺變換器

📊 數據集

• Beans

📈 評估指標

• 準確率
• F1值