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 license: apache-2.0
 base_model:
 - google/vit-base-patch16-224
----
+---
+
+Algo de classification binaire, notWound vs Wound
+
+# Dataset
+
+dataset_Wound_vs_notWound en local, 6000 images 
+- Wound (3000 images)
+  - kaggle
+  - pubmed
+- notWoudn (3000 images)
+  - Imagenette (500)
+  - Parties du corps (1000)
+  - Fruits/legumes (100)
+  - Pizza (300)
+  - Coco DS (500)
+  - Skin diseases (200)
+  - Viande et fruits de mer (450)
+
+# Entrainement
+Blocs dégeles : le bloc de classification et les 4 derniers blocs de l'encodeur ViT (8, 9, 10, 11)
+
+# Hyperparamètres
+- EPOCHS = 5 # 5 à 7 époques suffisent généralement pour ce type de Transfer Learning
+- LEARNING_RATE = 5e-5 # Un taux d'apprentissage faible pour ne pas "casser" les poids pré-entraînés
+- fonction de Loss utilisée : CrossEntropyLoss 
+- optimiseur AdamW
+- weight_decay=0.01
+- planificateur du taux d'apprentissage : 10% du temps à s'échauffer
+
+# Evaluation sur le jeu de test
+
+![image](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/69b1450664a392f948103448/1O6egpPttdYt2n2usCcJA.png)
+
+```text
+📊 RAPPORT DE CLASSIFICATION :
+              precision    recall  f1-score   support
+
+    notWound       0.99      0.98      0.99       313
+       Wound       0.99      0.99      0.99       340
+
+    accuracy                           0.99       653
+   macro avg       0.99      0.99      0.99       653
+weighted avg       0.99      0.99      0.99       653
+```