Upload modele classification poubelles

README.md

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 license: apache-2.0
+base_model: google/vit-base-patch16-224
+tags:
+- image-classification
+- vision-transformer
+- trash-classification
+- waste-management
+- pytorch
+datasets:
+- custom
+language:
+- en
+pipeline_tag: image-classification
 ---
+
+# Modèle de Classification de Propreté des Poubelles
+
+Ce modèle utilise Vision Transformer (ViT) pour classifier les images de poubelles en deux catégories:
+- **Clean** (Propre)
+- **Dirty** (Sale)
+
+## Modèle de base
+- **Architecture**: Vision Transformer (ViT)
+- **Modèle de base**: google/vit-base-patch16-224
+- **Type**: Classification binaire d'images
+- **Taille d'entrée**: 224x224 pixels
+
+## Classes
+- `0`: Clean (Poubelle propre)
+- `1`: Dirty (Poubelle sale)
+
+## Utilisation
+
+```python
+from transformers import ViTImageProcessor, ViTForImageClassification
+from PIL import Image
+import torch
+
+# Charger le modèle et le processeur
+processor = ViTImageProcessor.from_pretrained('JeanPaulLePape/MasterCAMPDataetIAModelGoogleTrained')
+model = ViTForImageClassification.from_pretrained('JeanPaulLePape/MasterCAMPDataetIAModelGoogleTrained')
+
+# Fonction de prédiction
+def predict_trash_cleanliness(image_path):
+    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
+    inputs = processor(image, return_tensors="pt")
+    
+    with torch.no_grad():
+        outputs = model(**inputs)
+        predicted_class = torch.argmax(outputs.logits, dim=1).item()
+        confidence = torch.softmax(outputs.logits, dim=1).max().item()
+    
+    label = "Clean" if predicted_class == 0 else "Dirty"
+    return label, confidence
+
+# Exemple d'utilisation
+label, confidence = predict_trash_cleanliness("path/to/your/image.jpg")
+print(f"Prédiction: {label} (Confiance: {confidence:.2f})")
+```
+
+## Entraînement
+- **Framework**: Transformers + PyTorch
+- **Optimiseur**: AdamW
+- **Précision**: Mixed precision (FP16)
+- **Métriques**: Accuracy

training_args.bin

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+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:d2a10f980f9487f0b2039b462a98053a6992497bdbe715d34a74d38cb7f282d8
+size 5304