JorjoPM/geospotter-convnext-weights

GeoSpotter — ConvNeXt-tiny (pesos limpios)

Pesos exportados en formato .pth compatibles con timm + torch puro, sin dependencia de fastai. Usados por el Space de GeoSpotter para inferencia en producción.

Modelo

• Arquitectura: ConvNeXt-tiny (convnext_tiny.fb_in22k) con cabeza custom (AdaptiveConcatPool + BN + Dropout)
• Dataset: NWPU-RESISC45 (45 clases, imágenes satelitales 256×256)
• Accuracy: 95.51% con TTA en validación

Archivos

Archivo	Descripción
convnext_weights.pth	Pesos del modelo (115 MB)
class_names.json	Lista de 45 clases en orden del clasificador

Uso

import timm, torch, json
from huggingface_hub import hf_hub_download

weights_path = hf_hub_download("JorjoPM/geospotter-convnext-weights", "convnext_weights.pth")
classes_path = hf_hub_download("JorjoPM/geospotter-convnext-weights", "class_names.json")

with open(classes_path) as f:
    VOCAB = json.load(f)

backbone = timm.create_model("convnext_tiny.fb_in22k", pretrained=False, num_classes=0, global_pool="")
# Añadir cabeza y cargar state_dict según app.py del Space

Proyecto

Trabajo final de Computer Vision — Máster Deep Learning - MIOTI.