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@@ -71,3 +71,62 @@ inputs = extractor(multi_band_images, return_tensors="pt")
 outputs = model(**inputs)
 logits = outputs.logits
 predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1)
+
+
+## Training Details
+# Training Data:
+
+드론 및 위성 촬영 다중분광(5밴드) 이미지 데이터셋
+
+라벨: 주요 작물 및 식생 클래스
+
+# Training Procedure:
+
+파인튜닝: facebook/convnext-tiny-224 기반
+
+에폭수: 30
+
+배치사이즈: 32
+
+옵티마이저: AdamW
+
+학습률: 1e-4, Cosine Annealing 스케줄러 사용
+
+# Evaluation
+Testing Data: 별도 보유한 검증용 다중분광 이미지셋
+
+Metrics: 정확도(Accuracy), F1-Score
+
+Performance:
+
+Accuracy: 92.3%
+
+F1-Score: 0.91
+
+Environmental Impact
+Hardware: NVIDIA RTX 3090 GPU
+
+Training Duration: 약 40시간
+
+Carbon Emissions: 약 50 kg CO2e (ML CO2 계산기 기반 추산)
+
+Citation
+bibtex
+복사
+@article{liu2022convnext,
+  title={ConvNeXt: A ConvNet for the 2020s},
+  author={Liu, Zhuang and Mao, Han and Wu, Chao and Feichtenhofer, Christoph and Darrell, Trevor and Xie, Saining},
+  journal={arXiv preprint arXiv:2201.03545},
+  year={2022}
+}
+Glossary
+다중분광 영상(Multispectral Imagery): 여러 파장대의 빛을 분리하여 촬영한 영상으로, 작물의 생육 상태 분석 등에 활용됨
+
+ConvNeXt: 현대적인 구조를 갖춘 컨볼루션 신경망(CNN)
+
+F1-Score: 정밀도와 재현율의 조화평균, 불균형 데이터 평가에 효과적
+
+Model Card Authors
+AI Research Team, Your Organization
+
+contact@yourorganization.com