Классификатор вторичных фракций образцов керна

Что умеет

Эта многоклассовая модель классификации была дообучена для автоматического визуального анализа образцов керна грунта. Она обучена, валидирована и протестирована на наборе данных , доступном через экосистему HuggingFace. Модель предсказывает один из следующих девяти классов (разработанных в соответствии с DIN 4023) на урезанных изображениях образцов керна (300x300 пикселей):

сильно гравелистый | гравелистый (g* | g)

сильно песчаный | песчаный (s* | s)

сильно илистый | илистый (u* | u)

сильно глинистый | глинистый (t* | t)

каменистый (x)

Метрики качества

• Бинарная кросс-энтропия: 0.1146

• Точность подмножества: 0.7606

• F1-мера (макро, агрегированная): 0.7734

• F1-мера (взвешенная, агрегированная): 0.8124

• Потери Хэмминга: 0.0363

Как обучена

Модель основана на архитектуре и дообучена с использованием следующих гиперпараметров:

Метрика Значение Размер батча 16 Оптимизатор AdamW Соотношение разогрева 0.1 Метрика для лучшей модели Бинарная кросс-энтропия Терпение ранней остановки 3 Порог 0.3

Применение

Пример использования модели для классификации изображений образцов керна:

Ограничения

Набор данных включает больше меток NB, чем девять, идентифицированных этой моделью. Это может потребовать процедуры очистки данных.

Ссылки

https://https://huggingface.co/grano1/core_sample_image_secondary_fraction_model