🚀 玉米叶片检测器

玉米叶片检测器是一个基于预训练模型微调的模型，它基于 google/vit-base-patch16-224-in21k 模型在特定数据集上进行微调。该模型在评估集上有较好的表现，能有效用于玉米叶片相关的检测任务。

🚀 快速开始

此模型是 google/vit-base-patch16-224-in21k 在未知数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：3.1631
• 准确率：0.9154

🔧 技术细节

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：5e-05
• 训练批次大小：16
• 评估批次大小：16
• 随机种子：42
• 梯度累积步数：4
• 总训练批次大小：64
• 优化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率调度器热身比例：0.1
• 训练轮数：5

训练结果

框架版本

• Transformers 4.26.0
• Pytorch 1.13.1+cu116
• Datasets 2.8.0
• Tokenizers 0.13.2

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。