Create README.md

README.md

@@ -0,0 +1,54 @@
+---
+language:
+- ru
+license: mit
+pipeline_tag: image-classification
+tags:
+- vision
+- image-classification
+- pytorch
+- vit
+- e-commerce
+metrics:
+- accuracy
+model-index:
+- name: Product_Image_Classification
+  results:
+  - task:
+      type: image-classification
+    metrics:
+    - type: accuracy
+      value: 0.9448
+---
+
+# Product Image Classification
+
+Классификатор изображений товаров (смартфоны, ноутбуки, телевизоры, часы, наушники) на базе **Vision Transformer (ViT)**.
+
+Модель обучена на датасете изображений, собранных с узбекских маркетплейсов (*asaxiy.uz*, *texnomart.uz*, *olcha.uz*).
+
+## Описание и характеристики
+
+* **Базовая архитектура:** `google/vit-base-patch16-224-in21k`
+* **Категории (5 классов):** `headphones`, `laptop`, `smartphone`, `tv`, `watch`
+* **Размер входного изображения:** 224x224 RGB
+
+## Качество модели (Evaluation)
+
+Оценка производилась на тестовой выборке (`dataset_prepared/test`, 163 изображения):
+
+| Категория | Precision | Recall | F1-Score | Support |
+| :--- | :---: | :---: | :---: | :---: |
+| **headphones** | 0.9091 | 0.9091 | 0.9091 | 33 |
+| **laptop** | 0.9655 | 0.9032 | 0.9333 | 31 |
+| **smartphone** | 0.8684 | 1.0000 | 0.9296 | 33 |
+| **tv** | 1.0000 | 0.9697 | 0.9846 | 33 |
+| **watch** | 1.0000 | 0.9394 | 0.9688 | 33 |
+| **Accuracy** | | | **0.9448** | **163** |
+
+## Быстрый старт (Quickstart)
+
+Для использования модели вам понадобятся библиотеки `transformers`, `torch` и `pillow`:
+
+```bash
+pip install transformers torch pillow