ResNet-50 для классификации категорий наркотических средств

О сервисе

Описание модели Эта модель является дообученной версией архитектуры ResNet-50 от Microsoft. Она специализируется на классификации изображений, определяя наличие определенного наркотического вещества на фотографии. Модель обучена различать четыре основные категории: алкоголь, кокаин, марихуана и табак. Как обучена модель Модель была дообучена на наборе данных imagefolder. В процессе обучения использовался следующий набор гиперпараметров: Скорость обучения: 5e-05 Размер обучающего батча: 20 Размер оценочного батча: 20 Зерно (seed): 42 Шаги накопления градиента: 4 Общий размер обучающего батча: 80 Оптимизатор: Adam с параметрами betas=(0.9, 0.999) и epsilon=1e-08 Тип планировщика скорости обучения: линейный Коэффициент разогрева планировщика скорости обучения: 0.1 Количество эпох: 3 Результаты оценки модели представлены в таблице: Потеря при обучении Эпоха Шаг Потеря при валидации Точность 1.3882 0.99 17 1.3435 0.4935 1.3408 1.97 34 1.3189 0.4870 1.318 2.96 51 1.3059 0.4675 Применение модели Модель может быть использована для автоматизированной классификации изображений, содержащих алкоголь, кокаин, марихуану или табак. Несмотря на среднюю точность, ее можно применять в качестве вспомогательного инструмента для предварительной сортировки изображений или в образовательных целях. Модель работает с входными изображениями и возвращает классификацию, указывая наиболее вероятные категории веществ и их оценки. Ссылки luisf1xc/resnet-50-finetuned-drugsclass Ссылки https:// https://huggingface.co/luisf1xc/resnet-50-finetuned-drugsclass Источник: https://qubu.ai/models/res-net-50-dlya-klassifikatsii-kategorii-narkoticheskikh-sredstv License: MIT