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• 加速器 metrics:
• 准确率 model-index:
• name: finetuned-vit-base-patch16-224-upside-down-detector results: [] widget:
• src: https://huggingface.co/jaygala24/finetuned-vit-base-patch16-224-upside-down-detector/resolve/main/original.jpg example_title: 原始图像
• src: https://huggingface.co/jaygala24/finetuned-vit-base-patch16-224-upside-down-detector/resolve/main/upside_down.jpg example_title: 倒置图像

微调版ViT-base-patch16-224倒置图像检测器

该模型是基于ViT-base-patch16-224-in21k在自定义图像方向数据集上微调的版本，该数据集改编自beans数据集。在评估集上取得如下结果：

• 准确率：0.8947

训练与评估数据

从beans数据集改编的自定义图像方向数据集共包含2,590个样本图像，其中1,295张为原始方向，1,295张为倒置方向。模型在训练子集上微调，并在验证集和测试子集上评估。数据集划分如下：

训练流程

训练超参数

训练过程中使用以下超参数：

• 学习率：2e-04
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：32
• 随机种子：42
• 总训练批次大小：32
• 优化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率预热步数：32
• 训练轮次：5

训练结果

框架版本

• Transformers 4.17.0
• Pytorch 1.9.0+cu111
• Pytorch/XLA 1.9
• Datasets 2.0.0
• Tokenizers 0.12.0