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Den953/vit-beans-demo
vit-beans-demo is a image classification model from Den953. Use it when you need a label for an image. It is set up for transformers. The card lists the license as apache-2.0.
Vision Transformer (google/vit-base-patch16-224-in21k) fine-tune sur le dataset beans pour detecter les maladies foliaires du haricot.
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From the Hugging Face model README
Vision Transformer (google/vit-base-patch16-224-in21k) fine-tune sur le dataset
beans pour detecter les
maladies foliaires du haricot.
Realise dans le cadre du cours MLOps M2 (lab Hugging Face).
| id | label | description |
|---|---|---|
| 0 | angular_leaf_spot | tache angulaire |
| 1 | bean_rust | rouille du haricot |
| 2 | healthy | feuille saine |
| Split | Accuracy | Loss |
|---|---|---|
| test (128 images) | 0.9609 | 0.1792 |
from transformers import pipeline
clf = pipeline("image-classification", model="Den953/vit-beans-demo")
clf("feuille.jpg")
Une version ONNX est disponible dans onnx/model.onnx pour l'inference hors PyTorch.
| Hyperparametre | Valeur |
|---|---|
| base | google/vit-base-patch16-224-in21k |
| train / test | 1034 / 128 images |
| epochs | 2 |
| learning rate | 5e-5 |
| batch size | 16 |
| optimiseur | AdamW |
| augmentation | RandomResizedCrop(224) (train), Resize + CenterCrop (eval) |
| materiel | CPU |
Entrainement realise en CPU (AMD Ryzen, 12 threads), pas sur GPU : le nombre d'epoques a ete reduit par rapport a l'enonce du lab pour tenir dans un temps raisonnable. Ce choix est indique dans le tableau d'hyperparametres ci-dessus.
Dataset de ~1 000 images d'une seule culture, prises dans des conditions de terrain specifiques (Ouganda). Le modele n'a pas ete evalue sur d'autres especes, d'autres maladies, ni sur des photos de qualite ou d'eclairage tres differents. A ne pas utiliser comme outil de diagnostic agricole reel sans validation supplementaire.
Space de demonstration : https://huggingface.co/spaces/Den953/bean-leaf-classifier