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giecom-vit-model-clasification-waste

This model is a fine-tuned version of google/vit-base-patch16-224 on the imagefolder dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0066
  • Accuracy: 0.9974

Model description

El modelo giecom-vit-model-clasification-waste es una versión ajustada (finetuned) del modelo google/vit-base-patch16-224 utilizando el conjunto de datos viola77data/recycling-dataset. Este modelo está diseñado específicamente para la clasificación de imágenes de residuos reciclables, utilizando la arquitectura de Transformers. Ha demostrado ser altamente eficaz, alcanzando una precisión del 99.74% y una pérdida de 0.0066 en el conjunto de evaluación.

Intended uses & limitations

El modelo ha sido entrenado específicamente para imágenes de residuos, por lo que su eficacia podría reducirse al utilizarlo en contextos o conjuntos de datos diferentes.

Training and evaluation data

El modelo ha sido entrenado con hiperparámetros específicos, incluyendo una tasa de aprendizaje de 0.0002 y un tamaño de lote de 8, utilizando el optimizador Adam. Se entrenó durante 4 épocas, mostrando una mejora constante en la precisión y una reducción de la pérdida en el conjunto de validación.

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0002
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 4

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Accuracy
0.7872 1.29 500 0.3043 0.9047
0.2279 2.57 1000 0.0463 0.9871
0.0406 3.86 1500 0.0066 0.9974

Framework versions

  • Transformers 4.35.0
  • Pytorch 2.1.0+cu118
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.14.1
Downloads last month
44
Safetensors
Model size
85.8M params
Tensor type
F32
·
Inference Examples
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.

Model tree for Giecom/giecom-vit-model-clasification-waste

Finetuned
(486)
this model

Dataset used to train Giecom/giecom-vit-model-clasification-waste

Evaluation results