Классификатор привлекательности изображений

Классифицирует туристические достопримечательности по фотографии.

0/5

0 скачиваний

0 отзывов

Классификатор привлекательности изображений

Подходит для задач:

Image Classification

Сферы:

Маркетинг и реклама

Развлечения и медиа

Контент и копирайтинг

Языки:

Английский

Русский

Описание

attraction-classifier

Эта модель является дообученной версией google/vit-base-patch16-224-in21k на датасете imagefolder.

Она достигает следующих результатов на оценочном наборе:

Loss: 0.4274

Accuracy: 0.8243

Результаты обучения

Стандартные параметры обучения

Training Loss
Epoch
Step
Validation Loss
Accuracy
0.6782
1.78
15
0.5922
0.7008
0.5096
3.56
30
0.5153
0.7552
0.4434
5.33
45
0.4520
0.7762
0.3844
7.11
60
0.4381
0.8013
0.3642
8.89
75
0.4359
0.8054
0.322
10.67
90
0.4086
0.8138
0.2845
12.44
105
0.4111
0.8201
0.2588
14.22
120
0.4100
0.8159
0.2516
16.0
135
0.4122
0.8389
0.2375
17.78
150
0.4085
0.8243
0.2309
19.56
165
0.4149
0.8117
0.2175
21.33
180
0.4274
0.8243

Версии фреймворков

Transformers 4.37.2

Pytorch 2.0.1+cu117

Datasets 2.15.0

Tokenizers 0.15.0

Источник: huggingface.co/ongkn/attraction-classifier

Предпросмотр файлов

В этой модели нет файлов для предпросмотра.

Просмотры

Скачивания

Кейсы внедрения

Загрузка...

Загрузка комментариев...

Обсудите модель

с топами рынка в бизнес чате

Есть вопросы по модели?

Написать автору

Оценка

Детали модели

Автор: Qubu Team

Объем: 327.33 МБ

Комментарии: 0

Просмотры: 10

Скачивания: 0

Лицензия: MIT

Дата добавления: 28.03.2026

Автор

Qubu Team

Команда

Профиль команды