基于 Swin Transformer 的图像分类模型实现
这是一个基于 Microsoft Swin-Tiny 的图像分类模型。模型经过100轮训练,使用Adam优化器和线性学习率调度,batch size为128,在测试集达到59.47%准确率。该模型结合了Transformer架构与图像处理技术,可用于图像分类任务。模型采用了先进的深度学习技术,通过对大量图像数据的学习,提高了分类的准确性和效率。适用于各种需要自动化图像分类的应用场景。
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。
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。
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:
在评估集上,该模型取得了以下成绩:
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。
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。
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。
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。
为了进一步提高 模型性能,研究人员可以考虑以下方向:
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。
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