/ Модель

Характеристики

Параметры
33 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
swin · dense
Опубликована
13 июн 2022

swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-eurosat

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Дообученный Swin Tiny классифицирует изображения, а в названии репозитория указана связь с EuroSAT.

32скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 июл 2022

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 amyeroberts/swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-eurosat — дообученная версия Swin Transformer от Microsoft для классификации изображений. В README указано, что она обучена на наборе данных, название которого неизвестно; имя репозитория связывает её с EuroSAT, но карточка не подтверждает состав классов. Архитектура Swin Tiny содержит около 33 млн параметров; в репозитории доступны веса TensorFlow.

Модель предназначена для отнесения изображений к категориям. На валидационной выборке в README указана точность 0,9822 и потери 0,0491; эти результаты относятся к описанному там набору данных. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает перечень классов и не приводит подробных инструкций по применению.

Сценарии применения

  • классификация спутниковых снимков по категориям EuroSAT
  • распознавание типа земного покрова на изображении
  • автоматическая категоризация изображений

Ограничения

README не раскрывает название и состав обучающего набора и список классов; метрики приведены только для указанной в карточке валидационной выборки.

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

amyeroberts/swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-eurosat

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:

  • Train Loss: 0.4117
  • Validation Loss: 0.0491
  • Validation Accuracy: 0.9822
  • Epoch: 2

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:

  • optimizer: {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': 5e-05, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-07, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
  • training_precision: float32

Training results

Train LossValidation LossValidation AccuracyEpoch
0.65950.10770.96220
0.45030.08130.97071
0.41170.04910.98222

Framework versions

  • Transformers 4.21.0.dev0
  • TensorFlow 2.9.1
  • Datasets 2.3.3.dev0
  • Tokenizers 0.11.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · image-classification

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры
SwinForImageClassification
Ревизия весов
94f8012

0 моделей