Это модель компьютерного зрения для бинарной классификации изображений пончиков и круассанов. Она обучена с помощью AutoTrain; архитектура Swin, размер — 58,7 млн параметров. Модель принимает изображение и предсказывает один из двух классов.

В README указаны метрики на валидации: accuracy 0,994, precision и recall 0,995, AUC 1,000 и F1 0,995. Эти результаты относятся к валидационным данным и сами по себе не гарантируют такую же точность на новых изображениях. Модель распространяется в формате PyTorch; лицензия в доступных данных не указана.