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sdjlkfsdjsfjdl/vit-beans-demo

sourceHugging Faceapache-2.0updated 20d agoView on Hugging Face
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Model Card

🌱 ViT - Bean Leaf Disease Classifier

Ce modèle est une version du Vision Transformer (ViT) (google/vit-base-patch16-224-in21k) fine-tunée sur le dataset `beans`. Développé et déployé dans le cadre du TD MLOps sur Hugging Face par Hassif HANNAN (Formation : MSI 4-27 DO A ISI PARIS).

📌 Description du Projet

  • —Auteur : Hassif HANNAN
  • —Architecture de base : google/vit-base-patch16-224-in21k
  • —Tâche : Classification d'images (Détection de maladies foliaires du haricot)
  • —Classes cibles :
  • —angular_leaf_spot (Tache angulaire)
  • —bean_rust (Rouille du haricot)
  • —healthy (Feuille saine)

📊 Performances & Métriques

MétriqueScore
Accuracy (Validation)96.8%
Accuracy (Test)95.5%
Dataset d'entraînementBeans dataset (1 296 images annotées)

💻 Utilisation rapide avec Hugging Face Transformers

python
from transformers import pipeline
from PIL import Image
import requests

# Chargement direct du pipeline de classification d'images
classifier = pipeline("image-classification", model="sdjlkfsdjsfjdl/vit-beans-demo")

# Test sur une image
url = "https://huggingface.co/sdjlkfsdjsfjdl/vit-beans-demo/resolve/main/angular_leaf_spot.jpeg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

predictions = classifier(image)
print(predictions)
# Sortie : [{'label': 'angular_leaf_spot', 'score': 0.985}, ...]

🌐 Démonstration Interactive (Gradio Space)

Une application interactive est disponible sur Hugging Face Spaces : 👉 [Tester le Bean Leaf Classifier](https://huggingface.co/spaces/sdjlkfsdjsfjdl/vit-beans-space)