基于Vision Transformer的101种美食图像分类模型
该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k预训练模型在food101数据集上微调的图像分类模型。采用Vision Transformer架构,经5轮训练后在评估集上达到89.13%的准确率。模型能识别101种不同类型的美食,可应用于餐饮行业的图像自动分类和识别。训练过程使用Adam优化器和线性学习率调度器,batch size为128。
这是一个基于深度学习的食物图像分类项目,旨在准确识别和分类不同种类的食物。该项目使用了谷歌的ViT(Vision Transformer)模型作为基础,并在Food-101数据集上进行了微调,最终达到了89.13%的分类准确率。
该项目采用了谷歌的ViT-Base-Patch16-224-in21k模型作为基础架构。ViT模型是一种将Transformer结构应用于计算机视觉任务的创新方法,它将图像分割成小块,然后像处理文本序列一样处理这些图像块,从而实现了优秀的图像分类性能。
项目使用了著名的Food-101数据集进行训练和评估。该数据集包含101种不同类别的食物图像,每类食物有1000张图片,总共101,000张高质量的食物图像。这个diverse的数据集为模型提供了丰富的学习材料,使其能够识别各种不同的菜品。
模型的训练过程采用了以下主要参数:
训练过程中,模型的性能逐步提升。从第一轮的85.62%准确率,到最后一轮达到了89.13%的准确率,损失值也从0.6070降低到了0.4501。
经过5轮训练后,该模型在评估集上取得了以下成绩:
这个结果表明,该模型在食物图像分类任务上具有很高的准确性,可以有效地识别和区分不同种类的食物。
这个食物分类模型有广泛的应用前景,例如:
尽管该模型已经取得了不错的性能,但仍有进一步改进的空间:
总的来说,这个食物图像分类项目展示了深度学习在实际应用中的强大潜力,为未来的智能饮食和食品相关技术发展奠定了基础。
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