cards_bottom_right_swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-v2
基于Swin Transformer图像分类模型实现60.79%精度
这是一个基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224架构的图像分类模型。经过30轮训练迭代，模型采用128批量大小，5e-05学习率，结合Adam优化器与线性学习率调度策略。模型性能从初始的41.56%提升至60.79%，实现稳定的分类效果。
项目概述
这是一个基于微软Swin Transformer模型的图像分类项目,该项目通过在ImageFolder数据集上对microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224模型进行微调,构建了一个名为cards_bottom_right_swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-v2的新模型。该模型在评估集上取得了60.79%的准确率。
模型架构
该项目以微软开源的Swin-Tiny模型为基础架构。Swin Transformer是一种层级化的视觉Transformer,它通过滑动窗口的注意力计算机制来处理图像。模型采用4x4的patch大小和7x7的窗口大小,这种设计既保持了对局部特征的精细把握,又能够实现跨区域的特征提取。
训练详情
该模型经过了精心的训练配置:
- 使用Adam优化器进行参数优化,学习率设为5e-05
- 训练批次大小为128,通过梯度累积实现
- 采用线性学习率调度器,其中预热比例为0.1
- 总共训练30个epochs
训练过程分析
模型的训练过程展现出稳定的性能提升趋势:
- 在第1个epoch时,验证集准确率为41.56%
- 到第15个epoch时,准确率提升至57.95%
- 最终在第25个epoch达到最佳性能,准确率为60.79% 整个训练过程中,损失值从初始的1.4965逐步下降到0.9317,表明模型学习效果良好。
技术环境
项目采用先进的深度学习框架:
- Transformers 4.37.2
- PyTorch 2.0.1
- Datasets 2.17.0
- Tokenizers 0.15.2
应用价值
这个模型展示了在特定图像分类任务上的良好表现,可以作为基础模型进行进一步优化和应用。它的成功实现为类似的图像分类任务提供了可靠的技术参考。
未来展望
虽然模型已经取得了不错的成果,但仍有提升空间。可以通过以下方向进行优化:
- 扩充训练数据集
- 调整模型架构
- 优化训练策略
- 引入更先进的数据增强技术
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