You can deploy this model and start earning money today!

thanhtlx/
image_classification_01

pytorch

vit

Views

No views yet

Image Classification Model - Handwritten Digit Recognition (Color Images)

📝 Mô tả

Đây là một mô hình phân loại ảnh được huấn luyện để nhận diện các chữ số viết tay (từ 0 đến 9) trong ảnh màu. Mô hình sử dụng kiến trúc Vision Transformer (ViT) và được huấn luyện với tập dữ liệu gồm các chữ số viết tay được chụp hoặc scan dưới dạng ảnh màu.

📌 Chi tiết các mô hình

Phân loại ảnh chữ số viết tay từ 0 đến 9

📥 Đầu vào

Định dạng: Ảnh màu (RGB)
Kiểu dữ liệu: PIL.Image.Image
Kích thước ảnh: Mô hình sẽ tự resize theo cấu hình của ViTImageProcessor (thường là 224x224)
Giá trị pixel: [0, 255] (chuẩn hóa tự động bởi processor)

📤 Đầu ra

Một số nguyên từ 0 đến 9, là kết quả phân loại tương ứng với chữ số xuất hiện trong ảnh.

🛠 Yêu cầu thư viện

Cài đặt các thư viện sau bằng pip:

pip install transformers torch

🧪 Sử dụng mô hình

Dưới đây là đoạn mã mẫu để sử dụng mô hình:

python

from transformers import ViTForImageClassification, ViTImageProcessor
from PIL import Image
import torch

model_name = "thanhtlx/image_classification_01"
model = ViTForImageClassification.from_pretrained(model_name)
processor = ViTImageProcessor.from_pretrained(model_name)

# Đọc ảnh cần phân loại
image = Image.open("images.png")

# Xử lý ảnh đầu vào
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

# Dự đoán với mô hình
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# Lấy kết quả dự đoán
predicted_class = outputs.logits.argmax(-1).item()
print(f"prediction: {predicted_class}")