/ Модель

Характеристики

Параметры
33 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
swin · dense
Базовая модель
swin-tiny-patch4-window7-224
Опубликована
23 дек 2023

swin-tiny-patch4-window7-224-plant-disease-new

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Дообученная Swin-Tiny для классификации изображений, вероятно связанных с заболеваниями растений.

146скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены23 дек 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель A2H0H0R1/swin-tiny-patch4-window7-224-plant-disease-new — дообученная версия Swin-Tiny от Microsoft, предназначенная для классификации изображений. В README указана настройка на неизвестном наборе данных; название модели указывает на классификацию заболеваний растений, однако карточка не описывает классы и область применения подробнее.

Модель содержит около 33 млн параметров, использует архитектуру Swin и распространяется в формате Safetensors. В README приведены результаты на оценочном наборе: точность 0,9945 и значение loss 0,0163. Эти показатели относятся к набору из карточки и не гарантируют аналогичного качества на других изображениях.

Лицензия — Apache-2.0. Подробности о данных обучения, классах и ограничениях в карточке отсутствуют.

Сценарии применения

  • Классификация изображений растений по состоянию здоровья
  • Предварительное выявление заболеваний растений по фотографиям
  • Экспериментальная оценка модели компьютерного зрения на изображениях растений

Ограничения

Набор данных и перечень классов не описаны, поэтому указанные в README метрики нельзя считать показателем качества на иных данных. Необходимость дополнительной проверки на целевых изображениях следует учитывать при практическом применении.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

swin-tiny-patch4-window7-224-plant-disease-new

This model is a fine-tuned version of microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0163
  • Accuracy: 0.9945

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 100
  • eval_batch_size: 100
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 400
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 6

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
0.17281.03660.07620.9750
0.10222.07330.04300.9855
0.08063.011000.02650.9912
0.06234.014670.02290.9931
0.0465.018330.01890.9937
0.04715.9921960.01630.9945

Framework versions

  • Transformers 4.35.2
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • Datasets 2.16.0
  • Tokenizers 0.15.0

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
SwinForImageClassification
Ревизия весов
bb35707

0 моделей