README.md

metadata

license: cc0-1.0
datasets:
  - RobertoMDLP/tom_and_jerry
language:
  - en
metrics:
  - accuracy
  - f1
  - precision
  - recall
base_model:
  - google/vit-base-patch16-224-in21k

Tom and Jerry Image Classification with ViT

Este modelo es una variante ajustada de google/vit-base-patch16-224-in21k para clasificar imágenes que contienen:

• Tom
• Jerry

Metodología

1. Preparación del dataset
   Se utilizó el dataset RobertoMDLP/tom_and_jerry con dos clases (Tom, Jerry).
   El conjunto de datos se dividió en 70% para entrenamiento, 15% para validación y 15% para prueba.

2. Preprocesamiento
   Las imágenes fueron redimensionadas a 224×224 píxeles y normalizadas utilizando el ViTImageProcessor preentrenado de google/vit-base-patch16-224-in21k.
   No se aplicaron técnicas de aumento de datos.

3. Entrenamiento
   Se empleó el modelo base ViT con fine-tuning completo.
   La configuración incluyó:

   • Tamaño de lote: 8 (entrenamiento y evaluación)
   • Tasa de aprendizaje: 2e-4
   • Épocas: 3
   • Estrategia de evaluación: cada 100 pasos
   • Precisión mixta (FP16)
   • Early stopping con paciencia de 3 evaluaciones
   • Selección del mejor modelo según accuracy de validación

4. Evaluación
   El rendimiento se midió con Accuracy, F1, Precision y Recall.
   Se seleccionó el checkpoint con mejor Accuracy en validación.

Resultados

Resumen de métricas (mejor checkpoint)

Métrica	Valor
Accuracy	0.9916
F1	0.9911
Precision	0.9911
Recall	0.9911
Loss (eval)	0.0403

Evolución por pasos

Step	Train Loss	Val Loss	Accuracy	F1	Precision	Recall
100	0.0808	0.1168	0.9705	0.9694	0.9646	0.9759
200	0.2120	0.1209	0.9705	0.9691	0.9667	0.9719
300	0.0008	0.0403	0.9916	0.9911	0.9911	0.9911
400	0.0041	0.0464	0.9895	0.9889	0.9884	0.9894
500	0.0004	0.1313	0.9684	0.9671	0.9627	0.9732
600	0.0005	0.0855	0.9811	0.9802	0.9767	0.9845

Métricas finales

Entrenamiento

• Epoch: 2.1583
• Loss: 0.0394
• Tiempo: 6 min 3 s
• Velocidad: 30.58 muestras/s

Evaluación

• Accuracy: 0.9916
• F1: 0.9911
• Precision: 0.9911
• Recall: 0.9911
• Loss: 0.0403
• Tiempo: 6.33 s
• Velocidad: 74.97 muestras/s

Framework versions

• Transformers 4.55.0
• Pytorch 2.6.0+cu124
• Datasets 4.0.0
• Tokenizers 0.21.4