Dax161/perufoodnet-vit-model

ViT para Clasificación de Comida Peruana (PeruFoodNet)

Este modelo es un Vision Transformer (ViT) afinado (fine-tuned) para reconocer y clasificar 40 tipos diferentes de platos tradicionales peruanos.

Descripción del Proyecto

• Desarrollador: Dax Alonso Collas Maldonado
• Afiliación: Vanguard Robotics (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC)
• Áreas de Investigación: Inteligencia Artificial Física, Robótica de Propósito General.
• Modelo base: google/vit-base-patch16-224 (o el que hayas usado finalmente)
• Dataset: PeruFoodNet (4000 imágenes, 100 por cada uno de los 40 platos típicos)

Aplicación

Este modelo fue entrenado con fines de investigación académica y pruebas de concepto. Puede ser integrado en pipelines de visión computacional, robots de asistencia social o aplicaciones móviles para la identificación automatizada de gastronomía peruana y posible inferencia de ingredientes.

Detalles del Entrenamiento

• Las imágenes fueron procesadas a una resolución de 224x224 píxeles.
• Se aplicaron técnicas de aumento de datos (Random Resized Crop, Random Horizontal Flip) para mejorar la generalización.
• Entrenado utilizando la API Trainer de Hugging Face en Google Colab.