Huggingface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
