Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: convnextv2 · dense
Базовая модель: convnextv2-base-22k-384
Опубликована: 22 авг 2024

Ссылки

Hugging Face

10-convnextv2-base-22k-384-finetuned-spiderTraining1000-1000

zkdeng

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Дообученная ConvNeXt V2 Base для классификации изображений, показавшая accuracy 0,9180 на указанном наборе оценки.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 авг 2024

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 zkdeng/10-convnextv2-base-22k-384-finetuned-spiderTraining1000-1000 — дообученная на неизвестном наборе данных версия ConvNeXt V2 Base от Facebook для классификации изображений. Она основана на facebook/convnextv2-base-22k-384, предобученной на ImageNet-22K; веса представлены в формате PyTorch. На указанном в карточке наборе для оценки модель достигла accuracy 0,9180, precision 0,9196, recall 0,9160 и F1 0,9168.

Карточка не раскрывает классы, состав обучающих данных или предметную область модели, поэтому применимость этих результатов к другим изображениям не определена. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

классификация изображений по категориям
распознавание объектов или сцен в изображениях
оценка изображений в задаче, близкой к обучающему набору

Ограничения

Обучающий набор данных и набор классов не раскрыты, поэтому неизвестно, на каких изображениях метрики оценки применимы. Приведённые результаты относятся только к указанному в карточке набору оценки.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

10-convnextv2-base-22k-384-finetuned-spiderTraining1000-1000

This model is a fine-tuned version of facebook/convnextv2-base-22k-384 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.3586
Accuracy: 0.9180
Precision: 0.9196
Recall: 0.9160
F1: 0.9168

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: 0.0005
train_batch_size: 27
eval_batch_size: 27
seed: 42
distributed_type: multi-GPU
gradient_accumulation_steps: 4
total_train_batch_size: 108
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
num_epochs: 10

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy	Precision	Recall	F1
2.0397	1.0	4064	1.4192	0.6356	0.6956	0.6130	0.6167
1.3997	2.0	8129	0.9638	0.7454	0.7708	0.7320	0.7325
1.1393	3.0	12193	0.7564	0.7973	0.8102	0.7883	0.7884
0.9942	4.0	16258	0.6256	0.8331	0.8464	0.8276	0.8294
0.8572	5.0	20322	0.5610	0.8507	0.8632	0.8441	0.8467
0.6445	6.0	24387	0.4866	0.8730	0.8802	0.8688	0.8697
0.5444	7.0	28451	0.4496	0.8852	0.8909	0.8812	0.8829
0.4955	8.0	32516	0.4241	0.8986	0.9039	0.8952	0.8974
0.448	9.0	36580	0.3875	0.9104	0.9133	0.9078	0.9091
0.4109	10.0	40640	0.3586	0.9180	0.9196	0.9160	0.9168

Framework versions

Transformers 4.33.3
Pytorch 2.0.1+cu117
Datasets 2.14.5
Tokenizers 0.13.3

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: ConvNextV2ForImageClassification
Ревизия весов: 087945e