| | --- |
| | license: apache-2.0 |
| | tags: |
| | - image-classification |
| | - other-image-classification |
| | - generated_from_trainer |
| | - Vit |
| | datasets: |
| | - AI-Lab-Makerere/beans |
| | metrics: |
| | - accuracy |
| | pipeline_tag: image-classification |
| | model-index: |
| | - name: vit-base-beans-demo-v2 |
| | results: |
| | - task: |
| | type: image-classification |
| | name: Image Classification |
| | dataset: |
| | name: beans |
| | type: beans |
| | args: default |
| | metrics: |
| | - type: accuracy |
| | value: 1 |
| | name: Accuracy |
| | --- |
| | |
| | <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You |
| | should probably proofread and complete it, then remove this comment. --> |
| |
|
| | # ViT Bean Leaves |
| |
|
| | Este modelo es una versión mejorada de [google/vit-base-patch16-224-in21k](https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-224-in21k) en el conjunto de datos beans. |
| | Obtiene los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: |
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| | - Pérdida: 0.0454 |
| | |
| | - Precisión: 0.9925 |
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| | ## Descripción del modelo |
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| | Al procesar imágenes de hojas, la IA puede realizar análisis y comparaciones con una base de datos de imágenes previamente etiquetadas para identificar patrones y características distintivas asociadas con diferentes enfermedades o daños. |
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| | ### Hiperparámetros de entrenamiento |
| |
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| | Durante el entrenamiento se utilizaron los siguientes hiperparámetros: |
| | - learning_rate 0.0002 |
| | - tamaño_lote_entrenamiento: 16 |
| | - tamaño_lote_evaluación: 8 |
| | - semilla: 42 |
| | - optimizador: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08 |
| | - lr_scheduler_type: lineal |
| | - número de épocas: 5 |
| | - entrenamiento_precisión_mezclada: Native AMP |
| | |
| | ### Resultados del entrenamiento |
| | |
| | | Pérdida de entrenamiento| Epoch | Step | Pérdida de Validación | Precisión | |
| | |:-----------------------:|:-----:|:----:|:---------------------:|:---------:| |
| | | 0.0705 | 1.54 | 100 | 0.0562 | 0.9925 | |
| | | 0.0123 | 3.08 | 200 | 0.0124 | 1.0 | |
| | | 0.008 | 4.62 | 300 | 0.0099 | 1.0 | |
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| | |
| | ### Framework versions |
| | |
| | - Transformers 4.10.0.dev0 |
| | - Pytorch 1.9.0+cu102 |
| | - Conjuntos de datos 1.11.0 |
| | - Tokenizadores 0.10.3 |
