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I-live-well-foodai

I-live-well-foodai

视觉transformer食品图像智能分类系统

这是一个采用Google视觉transformer技术开发的食品图像分类系统，通过对大量食品图片数据的深度学习，模型识别准确率达到72.33%。该系统可以精准识别各类食品图像，在智能餐饮分析、营养管理等领域具有实际应用价值。

Github模型训练开源项目vit-base-patch16-224图像分类视觉模型Huggingface机器学习模型
Hugging Face

项目概述

I-live-well-foodai是一个基于Vision Transformer (ViT)的图像分类模型，该模型通过对Google的vit-base-patch16-224-in21k预训练模型进行微调而来。这是一个专门用于食品图像识别的人工智能项目，旨在提供准确的食物图像分类服务。

技术特点

该模型采用了当前流行的Vision Transformer架构，具有以下特点：

  • 基于patch-based的图像处理方式
  • 利用transformer的注意力机制处理图像特征
  • 支持224x224像素的输入图像大小
  • 继承了原始模型在ImageNet-21k数据集上的预训练优势

训练过程

模型的训练过程经过精心设计：

  • 采用Adam优化器进行训练，学习率设置为2e-05
  • 训练持续8个完整轮次(epoch)
  • 使用批次大小为8的小批量训练方式
  • 应用了线性学习率调度策略
  • 使用混合精度训练提高效率
  • 随机种子固定为42，确保实验可重现性

性能表现

通过持续优化，模型展现出良好的性能：

  • 最终验证集准确率达到72.33%
  • 验证损失值收敛到1.3020
  • 训练过程中准确率呈现稳定上升趋势
  • 从初始的4.6%准确率提升到最终的72.33%，体现出显著的学习效果

应用价值

该模型在食品图像识别领域具有广泛的应用前景：

  • 可用于餐饮行业的自动化识别系统
  • 支持智能餐饮应用的图像分析功能
  • 有助于食品安全检测和分类
  • 可集成到营养分析和健康管理系统中

技术环境

项目的开发环境采用了主流的深度学习框架和工具：

  • PyTorch 2.2.1 (CUDA 12.1支持)
  • Transformers 4.41.2
  • Datasets 2.19.1
  • Tokenizers 0.19.1

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