Классификатор привлекательности изображений
Классифицирует туристические достопримечательности по фотографии.
О сервисе
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 Источник: https://qubu.ai/models/attraction-classifier License: MIT
