Классификация самолетов: гражданские против военные

О сервисе

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 Источник: https://qubu.ai/models/klassifikatsiya-samoletov-grazhdanskie-protiv-voennye License: MIT