vit-fire-detection

EdBianchi

Clasificación de imagen

Este modelo es una versión afinada de google/vit-base-patch16-224-in21k en el conjunto de datos None. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.0126, Precisión: 0.9960, Recall: 0.9960.

Como usar

# Modo de uso
from transformers import ViTForImageClassification, ViTFeatureExtractor
from PIL import Image
import requests

# Cargar modelo y extractor
model = ViTForImageClassification.from_pretrained('EdBianchi/vit-fire-detection')
feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained('EdBianchi/vit-fire-detection')

# Procesar imagen
url = 'URL_DE_LA_IMAGEN'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)

# Obtener predicciones
logits = outputs.logits
predicted_class = logits.argmax(-1).item()
print(f'Predicción: {predicted_class}')

Funcionalidades

Clasificación de imágenes
Transformers
PyTorch
TensorBoard
Generado a partir de Trainer

Casos de uso

Detección de incendios forestales a partir de imágenes