cards_bottom_left_swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-dough_100_epochs

项目介绍

这是一个名为"cards_bottom_left_swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-dough_100_epochs"的图像分类模型。该模型是在微软的Swin Transformer基础模型上进行微调而来，专门用于处理特定的图像分类任务。

模型基础

该模型基于微软的Swin-Tiny-Patch4-Window7-224架构，这是一种先进的视觉transformer模型。Swin Transformer以其在各种计算机视觉任务中的出色表现而闻名，特别是在处理高分辨率图像时效果显著。

训练过程

模型经过了100个epoch的训练，使用了imagefolder数据集。训练过程中采用了以下主要超参数：

• 学习率：5e-05
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：32
• 总训练批次大小：128
• 优化器：Adam
• 学习率调度器：线性调度，带有10%的预热比例

模型性能

在评估集上，该模型取得了以下成绩：

• 损失：1.0025
• 准确率：59.47%

这个准确率表明模型在特定任务上有一定的表现，但仍有改进空间。

训练曲线

从训练结果可以看出，模型的训练损失和验证损失在整个训练过程中总体呈下降趋势。准确率从初始的39.70%逐步提升到最终的56.09%，显示出模型在训练过程中的持续改进。

潜在应用

虽然具体的应用场景未在描述中提及，但基于模型的名称和架构，我们可以推测该模型可能用于识别或分类特定类型的图像，可能与卡片或面团有关。这种模型可能在食品行业、质量控制或特定的图像分类任务中找到应用。

局限性

需要注意的是，模型的准确率为59.47%，这表明它在某些情况下可能会产生错误的分类结果。在实际应用中，用户应当考虑这一准确率水平是否满足其特定需求。

未来改进

为了进一步提高模型性能，研究人员可以考虑以下方向：

1. 增加训练数据的数量和多样性
2. 尝试不同的数据增强技术
3. 调整模型架构或尝试其他预训练模型
4. 优化超参数设置

总的来说，这个模型展示了Swin Transformer在特定图像分类任务上的应用潜力，为进一步的研究和改进奠定了基础。