GeoSpotter — ConvNeXt-tiny (fastai)
Modelo entrenado con fastai sobre NWPU-RESISC45 para clasificación de imágenes satelitales en 45 categorías.
Exportado como .pkl nativo de fastai.
Modelo
- Arquitectura: ConvNeXt-tiny fine-tuned con fastai
- Dataset: NWPU-RESISC45 (45 clases, ~700 imágenes/clase)
- Accuracy: 95.51% con TTA en validación
Uso
from huggingface_hub import from_pretrained_fastai
learn = from_pretrained_fastai("JorjoPM/geospotter-convnext-resisc45")
learn.predict("imagen.jpg")
Resultados
| Modelo | Params | TTA Acc |
|---|---|---|
| ResNet26d | 16M | 92.79% |
| ViT-small | 22M | 95.17% |
| ConvNeXt-tiny | 28M | 95.51% |
| Ensemble (3 modelos) | — | 96.02% |
Proyecto
Trabajo final de Computer Vision — Máster Deep Learning - MIOTI.