Beit Base Image Orientation Fixer
基于SwinV2架构的图像方向矫正模型,用于自动检测和修正图像方向
下载量 548
发布时间 : 9/1/2024
模型简介
该模型是基于SwinV2架构微调的图像方向矫正器,能够自动识别并修正图像的错误方向,在评估集上取得了0.9391的F1分数。
模型特点
高精度方向识别
在评估集上达到0.9391的F1分数,能够准确识别图像方向
基于SwinV2架构
采用先进的Swin Transformer V2架构,具有优秀的视觉特征提取能力
高效处理能力
支持256x256像素的输入分辨率,能够高效处理中等尺寸图像
模型能力
图像方向检测
图像自动旋转
图像方向分类
使用案例
图像处理
用户上传图像自动矫正
自动检测并修正用户上传的图片方向,改善用户体验
可减少90%以上的方向错误图片
图像数据库整理
批量处理图像数据库中的方向错误图片
提高图像检索和浏览效率
🚀 SwinV2-Base-图像方向修复器
该模型是 microsoft/swinv2-base-patch4-window16-256 在 None 数据集上的微调版本,能够有效解决图像方向修复问题,在评估集上取得了出色的成绩。
🚀 快速开始
此模型是 microsoft/swinv2-base-patch4-window16-256 在 None 数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果:
- 损失值:0.1295
- F1值:0.9391
🔧 技术细节
训练超参数
在训练过程中使用了以下超参数:
- 学习率:5e-05
- 训练批次大小:32
- 评估批次大小:32
- 随机种子:42
- 优化器:Adam(β1=0.9,β2=0.999,ε=1e-08)
- 学习率调度器类型:线性
- 训练步数:10000
训练结果
训练损失 | 轮数 | 步数 | 验证损失 | F1值 |
---|---|---|---|---|
1.3053 | 0.001 | 10 | 1.1901 | 0.2711 |
1.1711 | 0.002 | 20 | 1.1128 | 0.2697 |
1.1158 | 0.003 | 30 | 1.0354 | 0.3505 |
1.0164 | 0.004 | 40 | 0.9894 | 0.3356 |
1.0899 | 0.005 | 50 | 0.9472 | 0.3613 |
0.9108 | 0.006 | 60 | 0.9176 | 0.4340 |
0.9161 | 0.007 | 70 | 0.9004 | 0.3447 |
0.8827 | 0.008 | 80 | 0.8459 | 0.5296 |
0.9068 | 0.009 | 90 | 0.7963 | 0.5104 |
0.8606 | 0.01 | 100 | 0.7538 | 0.5552 |
0.815 | 0.011 | 110 | 0.7165 | 0.5863 |
0.758 | 0.012 | 120 | 0.6884 | 0.5611 |
0.7998 | 0.013 | 130 | 0.6822 | 0.6414 |
0.8375 | 0.014 | 140 | 0.6660 | 0.5511 |
0.7375 | 0.015 | 150 | 0.6145 | 0.6981 |
0.6883 | 0.016 | 160 | 0.5882 | 0.6456 |
0.6961 | 0.017 | 170 | 0.5733 | 0.6803 |
0.575 | 0.018 | 180 | 0.5161 | 0.7218 |
0.4773 | 0.019 | 190 | 0.6457 | 0.6837 |
0.6862 | 0.02 | 200 | 0.5336 | 0.7211 |
0.5798 | 0.021 | 210 | 0.4840 | 0.7517 |
0.5621 | 0.022 | 220 | 0.4435 | 0.7674 |
0.475 | 0.023 | 230 | 0.4663 | 0.7113 |
0.6144 | 0.024 | 240 | 0.5058 | 0.6841 |
0.5164 | 0.025 | 250 | 0.4790 | 0.7295 |
0.524 | 0.026 | 260 | 0.4770 | 0.6971 |
0.5406 | 0.027 | 270 | 0.4121 | 0.7509 |
0.4378 | 0.028 | 280 | 0.4170 | 0.7875 |
0.5211 | 0.029 | 290 | 0.4221 | 0.7851 |
0.4258 | 0.03 | 300 | 0.3769 | 0.7990 |
0.4177 | 0.031 | 310 | 0.3696 | 0.8143 |
0.4183 | 0.032 | 320 | 0.3798 | 0.8072 |
0.487 | 0.033 | 330 | 0.4113 | 0.8098 |
0.3602 | 0.034 | 340 | 0.3808 | 0.8059 |
0.4247 | 0.035 | 350 | 0.3768 | 0.8271 |
0.4483 | 0.036 | 360 | 0.3503 | 0.7964 |
0.3606 | 0.037 | 370 | 0.3605 | 0.8314 |
0.3878 | 0.038 | 380 | 0.3359 | 0.8390 |
0.4085 | 0.039 | 390 | 0.2981 | 0.8606 |
0.3672 | 0.04 | 400 | 0.3072 | 0.8511 |
0.3539 | 0.041 | 410 | 0.3090 | 0.8481 |
0.4045 | 0.042 | 420 | 0.3052 | 0.8555 |
0.403 | 0.043 | 430 | 0.3610 | 0.8221 |
0.3892 | 0.044 | 440 | 0.3189 | 0.8396 |
0.4989 | 0.045 | 450 | 0.3337 | 0.8287 |
0.3922 | 0.046 | 460 | 0.3019 | 0.8540 |
0.3794 | 0.047 | 470 | 0.3157 | 0.8476 |
0.4158 | 0.048 | 480 | 0.3050 | 0.8553 |
0.3367 | 0.049 | 490 | 0.2884 | 0.8615 |
0.3991 | 0.05 | 500 | 0.3451 | 0.8407 |
0.411 | 0.051 | 510 | 0.2762 | 0.8623 |
0.2855 | 0.052 | 520 | 0.2766 | 0.8701 |
0.4612 | 0.053 | 530 | 0.2799 | 0.8712 |
0.4118 | 0.054 | 540 | 0.3085 | 0.8511 |
0.2906 | 0.055 | 550 | 0.2841 | 0.8759 |
0.3242 | 0.056 | 560 | 0.2719 | 0.8823 |
0.3575 | 0.057 | 570 | 0.3384 | 0.8561 |
0.3562 | 0.058 | 580 | 0.2722 | 0.8791 |
0.3944 | 0.059 | 590 | 0.3507 | 0.8465 |
0.3175 | 0.06 | 600 | 0.2901 | 0.8668 |
0.3608 | 0.061 | 610 | 0.2902 | 0.8660 |
0.2619 | 0.062 | 620 | 0.3373 | 0.8543 |
0.3243 | 0.063 | 630 | 0.2703 | 0.8884 |
0.361 | 0.064 | 640 | 0.2891 | 0.8662 |
0.3267 | 0.065 | 650 | 0.2739 | 0.8784 |
0.261 | 0.066 | 660 | 0.2602 | 0.8747 |
0.2521 | 0.067 | 670 | 0.2641 | 0.8883 |
0.391 | 0.068 | 680 | 0.2589 | 0.8870 |
0.3604 | 0.069 | 690 | 0.2622 | 0.8903 |
0.2983 | 0.07 | 700 | 0.2528 | 0.8846 |
0.2521 | 0.071 | 710 | 0.2571 | 0.8916 |
0.4368 | 0.072 | 720 | 0.2839 | 0.8877 |
0.3208 | 0.073 | 730 | 0.2898 | 0.8742 |
0.2887 | 0.074 | 740 | 0.2700 | 0.8839 |
0.3075 | 0.075 | 750 | 0.2707 | 0.8770 |
0.3465 | 0.076 | 760 | 0.2828 | 0.8695 |
0.2863 | 0.077 | 770 | 0.2874 | 0.8823 |
0.3402 | 0.078 | 780 | 0.2782 | 0.8781 |
0.3495 | 0.079 | 790 | 0.2538 | 0.8929 |
0.3177 | 0.08 | 800 | 0.2437 | 0.8779 |
0.3012 | 0.081 | 810 | 0.2865 | 0.8837 |
0.4079 | 0.082 | 820 | 0.2573 | 0.8830 |
0.2915 | 0.083 | 830 | 0.3135 | 0.8707 |
0.2407 | 0.084 | 840 | 0.2804 | 0.8844 |
0.2574 | 0.085 | 850 | 0.2810 | 0.8713 |
0.3141 | 0.086 | 860 | 0.2827 | 0.8802 |
0.2601 | 0.087 | 870 | 0.3076 | 0.8693 |
0.3462 | 0.088 | 880 | 0.2588 | 0.8714 |
0.3356 | 0.089 | 890 | 0.2677 | 0.8761 |
0.3135 | 0.09 | 900 | 0.2715 | 0.8740 |
0.369 | 0.091 | 910 | 0.2674 | 0.8705 |
0.2866 | 0.092 | 920 | 0.2617 | 0.8827 |
0.251 | 0.093 | 930 | 0.2483 | 0.8894 |
0.1822 | 0.094 | 940 | 0.2679 | 0.8817 |
0.2569 | 0.095 | 950 | 0.2810 | 0.8847 |
0.3046 | 0.096 | 960 | 0.2774 | 0.8773 |
0.2099 | 0.097 | 970 | 0.2738 | 0.8715 |
0.2961 | 0.098 | 980 | 0.2603 | 0.8860 |
0.2724 | 0.099 | 990 | 0.2661 | 0.8813 |
0.3179 | 0.1 | 1000 | 0.2414 | 0.8837 |
0.3635 | 0.101 | 1010 | 0.2433 | 0.8916 |
0.2815 | 0.102 | 1020 | 0.2562 | 0.8784 |
0.2758 | 0.103 | 1030 | 0.2358 | 0.8941 |
0.2664 | 0.104 | 1040 | 0.2571 | 0.8919 |
0.2584 | 0.105 | 1050 | 0.2617 | 0.8758 |
0.3165 | 0.106 | 1060 | 0.2690 | 0.8834 |
0.2877 | 0.107 | 1070 | 0.2362 | 0.8926 |
0.2713 | 0.108 | 1080 | 0.2416 | 0.8905 |
0.2598 | 0.109 | 1090 | 0.2525 | 0.8806 |
0.2796 | 0.11 | 1100 | 0.2433 | 0.8950 |
0.2558 | 0.111 | 1110 | 0.2562 | 0.8930 |
0.2443 | 0.112 | 1120 | 0.2714 | 0.8838 |
0.3383 | 0.113 | 1130 | 0.2387 | 0.8971 |
0.2636 | 0.114 | 1140 | 0.2721 | 0.8673 |
0.2851 | 0.115 | 1150 | 0.2459 | 0.8830 |
0.2072 | 0.116 | 1160 | 0.2309 | 0.8929 |
0.2331 | 0.117 | 1170 | 0.2942 | 0.8835 |
0.2361 | 0.118 | 1180 | 0.2517 | 0.8958 |
0.3166 | 0.119 | 1190 | 0.2590 | 0.8947 |
0.2891 | 0.12 | 1200 | 0.2725 | 0.8787 |
0.3136 | 0.121 | 1210 | 0.2321 | 0.8969 |
0.2569 | 0.122 | 1220 | 0.2489 | 0.8929 |
0.262 | 0.123 | 1230 | 0.2493 | 0.8869 |
0.311 | 0.124 | 1240 | 0.2285 | 0.8996 |
0.2848 | 0.125 | 1250 | 0.2407 | 0.8877 |
0.2321 | 0.126 | 1260 | 0.2276 | 0.8887 |
0.2398 | 0.127 | 1270 | 0.2598 | 0.8879 |
0.2399 | 0.128 | 1280 | 0.2331 | 0.8850 |
0.3352 | 0.129 | 1290 | 0.2384 | 0.8908 |
0.3042 | 0.13 | 1300 | 0.2161 | 0.9016 |
0.22 | 0.131 | 1310 | 0.2493 | 0.8815 |
0.2821 | 0.132 | 1320 | 0.2159 | 0.8989 |
0.2903 | 0.133 | 1330 | 0.2258 | 0.8990 |
0.3207 | 0.134 | 1340 | 0.2223 | 0.9039 |
0.204 | 0.135 | 1350 | 0.2109 | 0.9000 |
0.2346 | 0.136 | 1360 | 0.2305 | 0.8923 |
0.2775 | 0.137 | 1370 | 0.2150 | 0.9013 |
0.2689 | 0.138 | 1380 | 0.2313 | 0.9031 |
0.2346 | 0.139 | 1390 | 0.2181 | 0.9017 |
0.2454 | 0.14 | 1400 | 0.2273 | 0.9002 |
0.2867 | 0.141 | 1410 | 0.2218 | 0.8954 |
0.3079 | 0.142 | 1420 | 0.2302 | 0.8858 |
0.2169 | 0.143 | 1430 | 0.2588 | 0.8806 |
0.3228 | 0.144 | 1440 | 0.2274 | 0.8998 |
0.3602 | 0.145 | 1450 | 0.2293 | 0.8955 |
0.2999 | 0.146 | 1460 | 0.2218 | 0.8977 |
0.2667 | 0.147 | 1470 | 0.2312 | 0.8941 |
0.2569 | 0.148 | 1480 | 0.2269 | 0.8991 |
0.1956 | 0.149 | 1490 | 0.2411 | 0.8928 |
0.3543 | 0.15 | 1500 | 0.2184 | 0.8998 |
0.2969 | 0.151 | 1510 | 0.2328 | 0.8989 |
0.297 | 0.152 | 1520 | 0.2190 | 0.9038 |
0.258 | 0.153 | 1530 | 0.2292 | 0.9037 |
0.2046 | 0.154 | 1540 | 0.2245 | 0.8946 |
0.224 | 0.155 | 1550 | 0.2213 | 0.9004 |
0.2647 | 0.156 | 1560 | 0.2498 | 0.8844 |
0.2191 | 0.157 | 1570 | 0.2382 | 0.9008 |
0.2515 | 0.158 | 1580 | 0.2387 | 0.8952 |
0.2661 | 0.159 | 1590 | 0.2342 | 0.8864 |
0.2301 | 0.16 | 1600 | 0.2692 | 0.8745 |
0.2119 | 0.161 | 1610 | 0.2365 | 0.8897 |
0.1666 | 0.162 | 1620 | 0.2417 | 0.8896 |
0.2507 | 0.163 | 1630 | 0.2416 | 0.8873 |
0.2006 | 0.164 | 1640 | 0.2659 | 0.8839 |
0.1649 | 0.165 | 1650 | 0.2301 | 0.8972 |
0.2099 | 0.166 | 1660 | 0.2514 | 0.8956 |
0.3191 | 0.167 | 1670 | 0.2337 | 0.8846 |
0.2718 | 0.168 | 1680 | 0.2297 | 0.9123 |
0.2827 | 0.169 | 1690 | 0.2338 | 0.8931 |
0.2433 | 0.17 | 1700 | 0.2308 | 0.8927 |
0.2719 | 0.171 | 1710 | 0.2331 | 0.8946 |
0.2151 | 0.172 | 1720 | 0.2131 | 0.9052 |
0.2758 | 0.173 | 1730 | 0.2272 | 0.8989 |
0.3078 | 0.174 | 1740 | 0.2180 | 0.9072 |
0.3012 | 0.175 | 1750 | 0.2258 | 0.9034 |
0.3162 | 0.176 | 1760 | 0.2213 | 0.9057 |
0.2551 | 0.177 | 1770 | 0.2595 | 0.8818 |
0.2563 | 0.178 | 1780 | 0.2230 | 0.8973 |
0.2825 | 0.179 | 1790 | 0.2222 | 0.8957 |
0.1916 | 0.18 | 1800 | 0.2307 | 0.8981 |
0.2145 | 0.181 | 1810 | 0.2285 | 0.8975 |
0.2029 | 0.182 | 1820 | 0.2357 | 0.9003 |
0.1559 | 0.183 | 1830 | 0.2645 | 0.8880 |
0.3173 | 0.184 | 1840 | 0.2209 | 0.8992 |
0.2343 | 0.185 | 1850 | 0.2334 | 0.9043 |
0.233 | 0.186 | 1860 | 0.2241 | 0.9025 |
0.2697 | 0.187 | 1870 | 0.2150 | 0.8991 |
0.3023 | 0.188 | 1880 | 0.2312 | 0.8976 |
0.2052 | 0.189 | 1890 | 0.2053 | 0.8975 |
0.2601 | 0.19 | 1900 | 0.2042 | 0.8974 |
0.2966 | 0.191 | 1910 | 0.2142 | 0.8971 |
0.2338 | 0.192 | 1920 | 0.2185 | 0.9079 |
0.2392 | 0.193 | 1930 | 0.2141 | 0.9011 |
0.2909 | 0.194 | 1940 | 0.2037 | 0.9099 |
0.1561 | 0.195 | 1950 | 0.2209 | 0.8987 |
0.2166 | 0.196 | 1960 | 0.2053 | 0.9043 |
0.1753 | 0.197 | 1970 | 0.2334 | 0.8958 |
0.2572 | 0.198 | 1980 | 0.2016 | 0.9124 |
0.2519 | 0.199 | 1990 | 0.2043 | 0.9080 |
0.2751 | 0.2 | 2000 | 0.2013 | 0.8982 |
0.1827 | 0.201 | 2010 | 0.2211 | 0.8992 |
0.2584 | 0.202 | 2020 | 0.2040 | 0.9018 |
0.1674 | 0.203 | 2030 | 0.2070 | 0.9000 |
0.2112 | 0.204 | 2040 | 0.2133 | 0.9018 |
0.2124 | 0.205 | 2050 | 0.2254 | 0.8967 |
0.2657 | 0.206 | 2060 | 0.2175 | 0.8984 |
0.2703 | 0.207 | 2070 | 0.2126 | 0.8987 |
0.1997 | 0.208 | 2080 | 0.2199 | 0.9004 |
0.2749 | 0.209 | 2090 | 0.2135 | 0.9043 |
0.2035 | 0.21 | 2100 | 0.2126 | 0.9046 |
0.2048 | 0.211 | 2110 | 0.2226 | 0.8964 |
0.2843 | 0.212 | 2120 | 0.2087 | 0.9000 |
0.212 | 0.213 | 2130 | 0.2081 | 0.9021 |
0.2369 | 0.214 | 2140 | 0.2103 | 0.8995 |
0.3212 | 0.215 | 2150 | 0.2088 | 0.9001 |
0.2415 | 0.216 | 2160 | 0.2096 | 0.9004 |
0.2062 | 0.217 | 2170 | 0.1923 | 0.9117 |
0.18 | 0.218 | 2180 | 0.1974 | 0.9056 |
0.2727 | 0.219 | 2190 | 0.2039 | 0.9004 |
0.1637 | 0.22 | 2200 | 0.2147 | 0.9033 |
0.2226 | 0.221 | 2210 | 0.2168 | 0.9026 |
0.2141 | 0.222 | 2220 | 0.2268 | 0.8997 |
0.3045 | 0.223 | 2230 | 0.2309 | 0.8927 |
0.2436 | 0.224 | 2240 | 0.2149 | 0.8973 |
0.2004 | 0.225 | 2250 | 0.2109 | 0.9006 |
0.2007 | 0.226 | 2260 | 0.2045 | 0.9067 |
0.2847 | 0.227 | 2270 | 0.2053 | 0.9026 |
0.1972 | 0.228 | 2280 | 0.1985 | 0.9033 |
0.1911 | 0.229 | 2290 | 0.2042 | 0.9000 |
0.1927 | 0.23 | 2300 | 0.2245 | 0.8932 |
0.1972 | 0.231 | 2310 | 0.2107 | 0.9097 |
0.2774 | 0.232 | 2320 | 0.2030 | 0.9090 |
0.2769 | 0.233 | 2330 | 0.2125 | 0.9041 |
0.2035 | 0.234 | 2340 | 0.2065 | 0.9088 |
0.2681 | 0.235 | 2350 | 0.1956 | 0.9007 |
0.2544 | 0.236 | 2360 | 0.1895 | 0.9110 |
0.1944 | 0.237 | 2370 | 0.1969 | 0.9072 |
0.2021 | 0.238 | 2380 | 0.1973 | 0.9125 |
0.3147 | 0.239 | 2390 | 0.1996 | 0.9054 |
0.2124 | 0.24 | 2400 | 0.1967 | 0.8963 |
0.1894 | 0.241 | 2410 | 0.2093 | 0.9005 |
0.1422 | 0.242 | 2420 | 0.2005 | 0.9006 |
0.2342 | 0.243 | 2430 | 0.2304 | 0.9045 |
0.2423 | 0.244 | 2440 | 0.2087 | 0.9044 |
0.2633 | 0.245 | 2450 | 0.2067 | 0.8981 |
0.263 | 0.246 | 2460 | 0.1968 | 0.9032 |
0.261 | 0.247 | 2470 | 0.1978 | 0.9077 |
0.2244 | 0.248 | 2480 | 0.2112 | 0.8978 |
0.1525 | 0.249 | 2490 | 0.2126 | 0.8963 |
0.1654 | 0.25 | 2500 | 0.2239 | 0.9051 |
0.2889 | 0.251 | 2510 | 0.2156 | 0.9059 |
0.226 | 0.252 | 2520 | 0.2035 | 0.9063 |
0.167 | 0.253 | 2530 | 0.1978 | 0.9134 |
0.1725 | 0.254 | 2540 | 0.1920 | 0.9000 |
0.1468 | 0.255 | 2550 | 0.1920 | 0.9069 |
0.1826 | 0.256 | 2560 | 0.1983 | 0.9002 |
0.232 | 0.257 | 2570 | 0.1973 | 0.9057 |
0.24 | 0.258 | 2580 | 0.2118 | 0.9103 |
0.2233 | 0.259 | 2590 | 0.1918 | 0.9037 |
0.1876 | 0.26 | 2600 | 0.1801 | 0.9063 |
0.1969 | 0.261 | 2610 | 0.1913 | 0.9003 |
0.2566 | 0.262 | 2620 | 0.1808 | 0.9177 |
0.2822 | 0.263 | 2630 | 0.1794 | 0.9115 |
0.1906 | 0.264 | 2640 | 0.1774 | 0.9183 |
0.2331 | 0.265 | 2650 | 0.1866 | 0.9164 |
0.1635 | 0.266 | 2660 | 0.1899 | 0.9162 |
0.1811 | 0.267 | 2670 | 0.1890 | 0.9181 |
0.1816 | 0.268 | 2680 | 0.2162 | 0.9022 |
0.2075 | 0.269 | 2690 | 0.1994 | 0.9123 |
0.2319 | 0.27 | 2700 | 0.1975 | 0.9124 |
0.2151 | 0.271 | 2710 | 0.1890 | 0.9022 |
0.2136 | 0.272 | 2720 | 0.1855 | 0.9117 |
0.1694 | 0.273 | 2730 | 0.1956 | 0.9015 |
0.1677 | 0.274 | 2740 | 0.2091 | 0.8887 |
0.1263 | 0.275 | 2750 | 0.2078 | 0.9031 |
0.1912 | 0.276 | 2760 | 0.2167 | 0.9008 |
0.2041 | 0.277 | 2770 | 0.2054 | 0.9070 |
0.1954 | 0.278 | 2780 | 0.2008 | 0.9054 |
0.1986 | 0.279 | 2790 | 0.2041 | 0.9067 |
0.1575 | 0.28 | 2800 | 0.2093 | 0.8988 |
0.1828 | 0.281 | 2810 | 0.2275 | 0.8909 |
0.2934 | 0.282 | 2820 | 0.2133 | 0.8980 |
0.2458 | 0.283 | 2830 | 0.2197 | 0.8957 |
0.2335 | 0.284 | 2840 | 0.2097 | 0.9072 |
0.19 | 0.285 | 2850 | 0.2036 | 0.9082 |
0.2064 | 0.286 | 2860 | 0.1983 | 0.8998 |
0.192 | 0.287 | 2870 | 0.1960 | 0.9032 |
0.1733 | 0.288 | 2880 | 0.1828 | 0.9142 |
0.2318 | 0.289 | 2890 | 0.1845 | 0.9206 |
0.1763 | 0.29 | 2900 | 0.2025 | 0.9062 |
0.2 | 0.291 | 2910 | 0.1889 | 0.9070 |
0.2404 | 0.292 | 2920 | 0.1977 | 0.9050 |
0.2782 | 0.293 | 2930 | 0.1917 | 0.9114 |
0.2759 | 0.294 | 2940 | 0.1901 | 0.9139 |
0.2116 | 0.295 | 2950 | 0.1833 | 0.9087 |
0.1655 | 0.296 | 2960 | 0.1986 | 0.9119 |
0.2151 | 0.297 | 2970 | 0.1983 | 0.9171 |
0.3039 | 0.298 | 2980 | 0.1923 | 0.9140 |
0.1952 | 0.299 | 2990 | 0.2056 | 0.9111 |
0.1677 | 0.3 | 3000 | 0.1857 | 0.9192 |
0.2047 | 0.301 | 3010 | 0.1939 | 0.9021 |
0.2264 | 0.302 | 3020 | 0.1877 | 0.9002 |
0.1909 | 0.303 | 3030 | 0.2034 | 0.9057 |
0.1358 | 0.304 | 3040 | 0.2142 | 0.9085 |
0.1421 | 0.305 | 3050 | 0.2122 | 0.9009 |
0.2964 | 0.306 | 3060 | 0.1957 | 0.9064 |
0.2169 | 0.307 | 3070 | 0.1921 | 0.9131 |
0.1558 | 0.308 | 3080 | 0.2019 | 0.9072 |
0.1865 | 0.309 | 3090 | 0.2023 | 0.8989 |
0.2234 | 0.31 | 3100 | 0.2003 | 0.9055 |
0.1754 | 0.311 | 3110 | 0.1898 | 0.9181 |
0.1896 | 0.312 | 3120 | 0.1835 | 0.9132 |
0.1888 | 0.313 | 3130 | 0.1787 | 0.9208 |
0.2242 | 0.314 | 3140 | 0.1828 | 0.9108 |
0.187 | 0.315 | 3150 | 0.1895 | 0.9100 |
0.1717 | 0.316 | 3160 | 0.1863 | 0.9164 |
0.223 | 0.317 | 3170 | 0.1818 | 0.9179 |
0.1442 | 0.318 | 3180 | 0.1848 | 0.9136 |
0.2267 | 0.319 | 3190 | 0.1845 | 0.9192 |
0.1604 | 0.32 | 3200 | 0.1974 | 0.9102 |
0.2301 | 0.321 | 3210 | 0.1911 | 0.9137 |
0.1975 | 0.322 | 3220 | 0.1850 | 0.9161 |
0.2313 | 0.323 | 3230 | 0.1918 | 0.9120 |
0.2643 | 0.324 | 3240 | 0.1873 | 0.9115 |
0.1765 | 0.325 | 3250 | 0.1886 | 0.9154 |
0.2192 | 0.326 | 3260 | 0.1862 | 0.9064 |
0.1201 | 0.327 | 3270 | 0.2250 | 0.8932 |
0.2303 | 0.328 | 3280 | 0.1947 | 0.9034 |
0.1269 | 0.329 | 3290 | 0.2037 | 0.9030 |
0.1802 | 0.33 | 3300 | 0.1949 | 0.9119 |
0.1671 | 0.331 | 3310 | 0.2010 | 0.9050 |
0.2515 | 0.332 | 3320 | 0.1955 | 0.9044 |
0.2136 | 0.333 | 3330 | 0.1891 | 0.9107 |
0.1534 | 0.334 | 3340 | 0.1923 | 0.9032 |
0.2039 | 0.335 | 3350 | 0.1705 | 0.9161 |
0.2738 | 0.336 | 3360 | 0.1724 | 0.9186 |
0.2006 | 0.337 | 3370 | 0.1741 | 0.9268 |
0.2049 | 0.338 | 3380 | 0.1727 | 0.9161 |
0.1699 | 0.339 | 3390 | 0.1893 | 0.9138 |
0.1866 | 0.34 | 3400 | 0.1693 | 0.9197 |
0.257 | 0.341 | 3410 | 0.1800 | 0.9078 |
0.1452 | 0.342 | 3420 | 0.1712 | 0.9164 |
0.2233 | 0.343 | 3430 | 0.1769 | 0.9133 |
0.1997 | 0.344 | 3440 | 0.1831 | 0.9098 |
0.1339 | 0.345 | 3450 | 0.1821 | 0.9107 |
0.2007 | 0.346 | 3460 | 0.1940 | 0.8999 |
0.2419 | 0.347 | 3470 | 0.1693 | 0.9140 |
0.1754 | 0.348 | 3480 | 0.1741 | 0.9149 |
0.1273 | 0.349 | 3490 | 0.1712 | 0.9211 |
0.1888 | 0.35 | 3500 | 0.1832 | 0.9128 |
0.2153 | 0.351 | 3510 | 0.1898 | 0.9078 |
0.1493 | 0.352 | 3520 | 0.1716 | 0.9167 |
0.2246 | 0.353 | 3530 | 0.1721 | 0.9210 |
0.1476 | 0.354 | 3540 | 0.1708 | 0.9234 |
0.1698 | 0.355 | 3550 | 0.1719 | 0.9230 |
0.2313 | 0.356 | 3560 | 0.1819 | 0.9171 |
0.3101 | 0.357 | 3570 | 0.1864 | 0.9116 |
0.2021 | 0.358 | 3580 | 0.1763 | 0.9158 |
0.2117 | 0.359 | 3590 | 0.1871 | 0.9173 |
0.1743 | 0.36 | 3600 | 0.1844 | 0.9094 |
0.183 | 0.361 | 3610 | 0.1895 | 0.9126 |
0.2193 | 0.362 | 3620 | 0.1786 | 0.9135 |
0.1453 | 0.363 | 3630 | 0.1934 | 0.9109 |
0.1323 | 0.364 | 3640 | 0.1999 | 0.9135 |
0.1795 | 0.365 | 3650 | 0.1916 | 0.9216 |
0.1165 | 0.366 | 3660 | 0.1962 | 0.9222 |
0.226 | 0.367 | 3670 | 0.2196 | 0.9133 |
0.248 | 0.368 | 3680 | 0.2008 | 0.9111 |
0.2108 | 0.369 | 3690 | 0.1890 | 0.9082 |
0.1433 | 0.37 | 3700 | 0.1832 | 0.9127 |
0.1738 | 0.371 | 3710 | 0.1740 | 0.9137 |
0.221 | 0.372 | 3720 | 0.1629 | 0.9179 |
0.178 | 0.373 | 3730 | 0.1615 | 0.9220 |
0.2048 | 0.374 | 3740 | 0.1808 | 0.9170 |
0.2401 | 0.375 | 3750 | 0.1703 | 0.9095 |
0.1976 | 0.376 | 3760 | 0.1761 | 0.9123 |
0.1341 | 0.377 | 377 |
Nsfw Image Detection
Apache-2.0
基于ViT架构的NSFW图像分类模型,通过监督学习在ImageNet-21k数据集上预训练,并在80,000张图像上微调,用于区分正常和NSFW内容。
图像分类
Transformers

N
Falconsai
82.4M
588
Fairface Age Image Detection
Apache-2.0
基于Vision Transformer架构的图像分类模型,在ImageNet-21k数据集上预训练,适用于多类别图像分类任务
图像分类
Transformers

F
dima806
76.6M
10
Dinov2 Small
Apache-2.0
基于DINOv2方法训练的小尺寸视觉Transformer模型,通过自监督学习提取图像特征
图像分类
Transformers

D
facebook
5.0M
31
Vit Base Patch16 224
Apache-2.0
基于ImageNet-21k预训练和ImageNet微调的视觉变换器模型,用于图像分类任务
图像分类
V
google
4.8M
775
Vit Base Patch16 224 In21k
Apache-2.0
基于ImageNet-21k数据集预训练的视觉Transformer模型,用于图像分类任务。
图像分类
V
google
2.2M
323
Dinov2 Base
Apache-2.0
基于DINOv2方法训练的视觉Transformer模型,通过自监督学习提取图像特征
图像分类
Transformers

D
facebook
1.9M
126
Gender Classification
一个基于PyTorch和HuggingPics构建的图像分类模型,用于识别图像中的性别
图像分类
Transformers

G
rizvandwiki
1.8M
48
Vit Base Nsfw Detector
Apache-2.0
基于Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型,专门用于检测图像是否包含NSFW(不安全)内容。
图像分类
Transformers

V
AdamCodd
1.2M
47
Vit Hybrid Base Bit 384
Apache-2.0
混合视觉变换器(ViT)模型结合了卷积网络和Transformer架构,用于图像分类任务,在ImageNet上表现出色。
图像分类
Transformers

V
google
992.28k
6
Gender Classification 2
这是一个基于PyTorch框架和HuggingPics工具生成的图像分类模型,专门用于性别分类任务。
图像分类
Transformers

G
rizvandwiki
906.98k
32
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers 英语

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98