Классификация самолетов: гражданские против военные

Что умеет эта модель?

Эта модель является доработанной версией , предназначенной для классификации изображений самолетов. Она была обучена различать гражданские и военные самолеты.

Модель достигает следующих результатов на оценочном наборе данных:

Потери (Loss): 0.0156

Точность (Accuracy): 0.9955

Пример использования:

Как обучена модель?

Модель была дообучена на неизвестном наборе данных, с использованием следующих гиперпараметров:

Скорость обучения (learning_rate): 5e-05

Размер обучающего пакета (train_batch_size): 32

Размер оценочного пакета (eval_batch_size): 32

Начальное число (seed): 42

Шаги накопления градиента (gradient_accumulation_steps): 4

Общий размер обучающего пакета (total_train_batch_size): 128

Оптимизатор: adamw_torch_fused с betas=(0.9,0.999) и epsilon=1e-08

Тип планировщика LR: linear

Шаги разогрева планировщика LR: 0.1

Количество эпох: 3

Результаты обучения:

Потери на обучении Эпоха Шаг Потери на валидации Точность 0.0239 1.0 388 0.0593 0.9774 0.0105 2.0 776 0.0350 0.9888 0.0088 3.0 1164 0.0156 0.9955

Версии фреймворков:

Transformers 5.3.0

Pytorch 2.10.0+cu128

Datasets 4.6.1

Tokenizers 0.22.2

Предполагаемое использование и ограничения

Модель предназначена для автоматической классификации изображений самолетов. Она может быть полезна в приложениях, требующих идентификации типа самолета (гражданский или военный). Информации о специфических ограничениях в исходном описании , но, как и любая модель, она может демонстрировать снижение точности на изображениях, значительно отличающихся от тех, на которых она обучалась (например, низкое качество, необычные ракурсы).

Ссылки

ZafarLocAI/convnext_checkpoints_aircraft_vova_mar20_2class_split_civ_mil

Ссылки

https://https://huggingface.co/ZafarLocAI/convnext_checkpoints_aircraft_vova_mar20_2class_split_civ_mil