Edit model card

swinv2-small-patch4-window16-256-mineral

This model is a fine-tuned version of microsoft/swinv2-small-patch4-window16-256 on the imagefolder dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 4.9130
  • Accuracy: 0.24

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 128
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 500

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Accuracy
5.6941 0.96 18 5.6921 0.005
5.6886 1.97 37 5.6825 0.005
5.6735 2.99 56 5.6691 0.005
5.6521 4.0 75 5.6549 0.0033
5.6394 4.96 93 5.6416 0.0033
5.6078 5.97 112 5.6278 0.0033
5.5743 6.99 131 5.6128 0.0017
5.5509 8.0 150 5.5918 0.0017
5.5115 8.96 168 5.5696 0.0067
5.4411 9.97 187 5.5440 0.01
5.3335 10.99 206 5.5135 0.0167
5.2413 12.0 225 5.4640 0.0217
5.1738 12.96 243 5.4084 0.0333
5.0222 13.97 262 5.3321 0.045
4.8594 14.99 281 5.2485 0.0533
4.7441 16.0 300 5.1509 0.065
4.5946 16.96 318 5.0701 0.0717
4.3382 17.97 337 4.9767 0.0867
4.2008 18.99 356 4.8622 0.105
4.0563 20.0 375 4.7726 0.1033
3.8064 20.96 393 4.6898 0.115
3.5584 21.97 412 4.5997 0.125
3.3377 22.99 431 4.4848 0.1367
3.1119 24.0 450 4.4052 0.1533
2.8686 24.96 468 4.3705 0.15
2.7649 25.97 487 4.2980 0.165
2.5698 26.99 506 4.2363 0.1767
2.4344 28.0 525 4.1733 0.1767
2.2186 28.96 543 4.1783 0.1733
2.0227 29.97 562 4.1306 0.18
1.9153 30.99 581 4.0948 0.175
1.7363 32.0 600 4.0612 0.1783
1.6171 32.96 618 4.0209 0.185
1.4865 33.97 637 4.0194 0.185
1.3194 34.99 656 3.9881 0.205
1.2811 36.0 675 3.9862 0.215
1.1703 36.96 693 3.9905 0.2033
1.114 37.97 712 3.9514 0.2133
0.9645 38.99 731 3.9678 0.2067
0.8976 40.0 750 3.9874 0.2167
0.8147 40.96 768 3.9257 0.2083
0.7239 41.97 787 3.9394 0.2217
0.7732 42.99 806 3.9473 0.215
0.7009 44.0 825 3.9461 0.215
0.5945 44.96 843 4.0207 0.2133
0.555 45.97 862 4.0353 0.2083
0.5241 46.99 881 4.0232 0.2167
0.4789 48.0 900 4.0026 0.22
0.4284 48.96 918 4.0031 0.22
0.4701 49.97 937 4.0572 0.215
0.4501 50.99 956 4.0877 0.215
0.3966 52.0 975 4.0207 0.2167
0.3564 52.96 993 4.0827 0.215
0.3472 53.97 1012 4.0902 0.235
0.3731 54.99 1031 4.0953 0.2417
0.3161 56.0 1050 4.1660 0.2033
0.3352 56.96 1068 4.1153 0.2217
0.3317 57.97 1087 4.1096 0.2167
0.294 58.99 1106 4.1856 0.215
0.3299 60.0 1125 4.1476 0.2233
0.2847 60.96 1143 4.2046 0.225
0.2924 61.97 1162 4.1568 0.2183
0.2818 62.99 1181 4.1519 0.2333
0.2698 64.0 1200 4.2275 0.215
0.2579 64.96 1218 4.1626 0.235
0.2597 65.97 1237 4.2277 0.2217
0.2443 66.99 1256 4.1929 0.2367
0.2532 68.0 1275 4.2779 0.2233
0.2305 68.96 1293 4.2441 0.2367
0.2423 69.97 1312 4.2583 0.2217
0.222 70.99 1331 4.2935 0.23
0.2096 72.0 1350 4.2714 0.23
0.1776 72.96 1368 4.2348 0.225
0.2009 73.97 1387 4.2930 0.2283
0.2087 74.99 1406 4.3071 0.235
0.1818 76.0 1425 4.2960 0.235
0.2236 76.96 1443 4.2910 0.24
0.1802 77.97 1462 4.2896 0.25
0.2037 78.99 1481 4.3314 0.245
0.1912 80.0 1500 4.2612 0.2333
0.2305 80.96 1518 4.2790 0.2367
0.2188 81.97 1537 4.3069 0.2217
0.1639 82.99 1556 4.3539 0.2183
0.1741 84.0 1575 4.3211 0.225
0.1937 84.96 1593 4.3576 0.2117
0.1712 85.97 1612 4.3434 0.2233
0.1665 86.99 1631 4.3349 0.2117
0.1846 88.0 1650 4.4170 0.235
0.1827 88.96 1668 4.3350 0.23
0.1591 89.97 1687 4.3397 0.215
0.1508 90.99 1706 4.3273 0.2317
0.1808 92.0 1725 4.3315 0.2317
0.17 92.96 1743 4.2760 0.24
0.14 93.97 1762 4.3144 0.2333
0.1734 94.99 1781 4.3667 0.2283
0.1593 96.0 1800 4.3903 0.225
0.1523 96.96 1818 4.3314 0.24
0.1599 97.97 1837 4.4115 0.23
0.1352 98.99 1856 4.3626 0.2467
0.1406 100.0 1875 4.3555 0.2383
0.1486 100.96 1893 4.3116 0.2383
0.149 101.97 1912 4.3894 0.23
0.115 102.99 1931 4.3755 0.2233
0.1301 104.0 1950 4.3765 0.2317
0.1429 104.96 1968 4.4027 0.235
0.1209 105.97 1987 4.3803 0.2317
0.1287 106.99 2006 4.3235 0.2467
0.1318 108.0 2025 4.3484 0.24
0.1136 108.96 2043 4.3977 0.225
0.1326 109.97 2062 4.3978 0.2267
0.1415 110.99 2081 4.3214 0.2383
0.1229 112.0 2100 4.3699 0.2467
0.1004 112.96 2118 4.3828 0.2583
0.0961 113.97 2137 4.3564 0.2517
0.1132 114.99 2156 4.3384 0.2533
0.1166 116.0 2175 4.4152 0.2417
0.1193 116.96 2193 4.3634 0.2417
0.096 117.97 2212 4.3826 0.235
0.1158 118.99 2231 4.4524 0.235
0.099 120.0 2250 4.4978 0.2233
0.1065 120.96 2268 4.4124 0.24
0.129 121.97 2287 4.3814 0.235
0.1047 122.99 2306 4.3663 0.2467
0.101 124.0 2325 4.5113 0.23
0.1076 124.96 2343 4.4553 0.2367
0.1135 125.97 2362 4.4351 0.23
0.1066 126.99 2381 4.4874 0.235
0.1256 128.0 2400 4.4635 0.2333
0.0932 128.96 2418 4.4576 0.2383
0.1189 129.97 2437 4.5770 0.2267
0.1096 130.99 2456 4.4921 0.2317
0.0791 132.0 2475 4.5090 0.2267
0.1152 132.96 2493 4.4572 0.2417
0.1264 133.97 2512 4.5109 0.25
0.1009 134.99 2531 4.5236 0.2283
0.0956 136.0 2550 4.4783 0.245
0.0919 136.96 2568 4.5484 0.2467
0.1042 137.97 2587 4.5423 0.2433
0.1039 138.99 2606 4.4918 0.245
0.094 140.0 2625 4.5456 0.2467
0.1056 140.96 2643 4.5219 0.245
0.0918 141.97 2662 4.5255 0.245
0.0877 142.99 2681 4.4923 0.2383
0.105 144.0 2700 4.5352 0.235
0.0892 144.96 2718 4.4715 0.245
0.0963 145.97 2737 4.5060 0.245
0.095 146.99 2756 4.5593 0.2433
0.0997 148.0 2775 4.5804 0.24
0.0839 148.96 2793 4.5917 0.23
0.0924 149.97 2812 4.5931 0.2267
0.0781 150.99 2831 4.5784 0.2317
0.0986 152.0 2850 4.6546 0.2283
0.0823 152.96 2868 4.5985 0.2367
0.0887 153.97 2887 4.6148 0.23
0.0671 154.99 2906 4.6397 0.2333
0.0897 156.0 2925 4.5834 0.235
0.093 156.96 2943 4.5397 0.2433
0.0973 157.97 2962 4.5532 0.2333
0.1001 158.99 2981 4.5827 0.24
0.0884 160.0 3000 4.5728 0.235
0.084 160.96 3018 4.6542 0.235
0.0902 161.97 3037 4.6366 0.2417
0.0944 162.99 3056 4.5957 0.2383
0.0828 164.0 3075 4.6521 0.23
0.0812 164.96 3093 4.6761 0.2367
0.0817 165.97 3112 4.6272 0.225
0.07 166.99 3131 4.6536 0.2433
0.0746 168.0 3150 4.5671 0.245
0.0782 168.96 3168 4.5915 0.24
0.0677 169.97 3187 4.6373 0.2433
0.0626 170.99 3206 4.6723 0.2583
0.0697 172.0 3225 4.6817 0.245
0.077 172.96 3243 4.6793 0.23
0.068 173.97 3262 4.7110 0.2417
0.0875 174.99 3281 4.7012 0.2433
0.0787 176.0 3300 4.7113 0.2367
0.0779 176.96 3318 4.6998 0.24
0.0823 177.97 3337 4.7092 0.24
0.0685 178.99 3356 4.6763 0.245
0.0698 180.0 3375 4.7181 0.2567
0.0924 180.96 3393 4.7151 0.2483
0.084 181.97 3412 4.7231 0.2417
0.0508 182.99 3431 4.6856 0.2317
0.0637 184.0 3450 4.7041 0.2417
0.06 184.96 3468 4.7205 0.24
0.0659 185.97 3487 4.7251 0.2433
0.0842 186.99 3506 4.7215 0.23
0.0733 188.0 3525 4.7068 0.24
0.0647 188.96 3543 4.7594 0.2367
0.0569 189.97 3562 4.7831 0.2233
0.0883 190.99 3581 4.7212 0.235
0.0622 192.0 3600 4.6878 0.2417
0.057 192.96 3618 4.6654 0.2467
0.0654 193.97 3637 4.6358 0.2517
0.0868 194.99 3656 4.6621 0.2333
0.0789 196.0 3675 4.6985 0.2333
0.0657 196.96 3693 4.6636 0.2567
0.0648 197.97 3712 4.7698 0.2467
0.0635 198.99 3731 4.7226 0.2417
0.0637 200.0 3750 4.7481 0.245
0.0665 200.96 3768 4.7789 0.2483
0.0799 201.97 3787 4.7014 0.235
0.064 202.99 3806 4.7528 0.2417
0.0772 204.0 3825 4.7401 0.2383
0.0438 204.96 3843 4.7678 0.2417
0.0766 205.97 3862 4.7180 0.2367
0.0687 206.99 3881 4.7058 0.2433
0.0801 208.0 3900 4.7584 0.235
0.0772 208.96 3918 4.7304 0.2433
0.0663 209.97 3937 4.6940 0.2367
0.0529 210.99 3956 4.6940 0.235
0.0568 212.0 3975 4.7333 0.235
0.0697 212.96 3993 4.6673 0.2367
0.0394 213.97 4012 4.6733 0.245
0.0625 214.99 4031 4.7383 0.225
0.0588 216.0 4050 4.7674 0.24
0.0594 216.96 4068 4.6873 0.2417
0.0451 217.97 4087 4.6718 0.2433
0.047 218.99 4106 4.7146 0.2283
0.0445 220.0 4125 4.7174 0.2283
0.0746 220.96 4143 4.6702 0.2367
0.0697 221.97 4162 4.6462 0.2367
0.0562 222.99 4181 4.6956 0.2333
0.047 224.0 4200 4.7278 0.2383
0.0612 224.96 4218 4.7307 0.235
0.0625 225.97 4237 4.6670 0.2567
0.0739 226.99 4256 4.7110 0.2317
0.0637 228.0 4275 4.7039 0.22
0.0461 228.96 4293 4.7119 0.2267
0.0506 229.97 4312 4.7099 0.23
0.0412 230.99 4331 4.6714 0.2317
0.057 232.0 4350 4.6921 0.2367
0.0402 232.96 4368 4.7545 0.2317
0.058 233.97 4387 4.7573 0.225
0.0661 234.99 4406 4.6800 0.2283
0.0613 236.0 4425 4.6533 0.2433
0.0462 236.96 4443 4.6748 0.2283
0.0494 237.97 4462 4.6874 0.23
0.0643 238.99 4481 4.7291 0.2333
0.0422 240.0 4500 4.7088 0.23
0.0376 240.96 4518 4.7422 0.225
0.0696 241.97 4537 4.8011 0.2283
0.0609 242.99 4556 4.8013 0.2217
0.0637 244.0 4575 4.7603 0.225
0.0529 244.96 4593 4.7895 0.2233
0.0603 245.97 4612 4.7639 0.235
0.0365 246.99 4631 4.7285 0.2433
0.0732 248.0 4650 4.7252 0.2283
0.0709 248.96 4668 4.7620 0.23
0.0485 249.97 4687 4.7529 0.2367
0.0449 250.99 4706 4.8006 0.2417
0.0506 252.0 4725 4.8028 0.2333
0.0455 252.96 4743 4.7778 0.2367
0.0594 253.97 4762 4.7439 0.2383
0.0551 254.99 4781 4.8069 0.2367
0.0435 256.0 4800 4.8171 0.2383
0.042 256.96 4818 4.7961 0.2383
0.0403 257.97 4837 4.8172 0.2383
0.0524 258.99 4856 4.8537 0.23
0.0461 260.0 4875 4.7698 0.2283
0.05 260.96 4893 4.8058 0.2483
0.0545 261.97 4912 4.8398 0.2333
0.0405 262.99 4931 4.8228 0.2367
0.0615 264.0 4950 4.8395 0.2367
0.0381 264.96 4968 4.8231 0.2233
0.0464 265.97 4987 4.8180 0.2367
0.058 266.99 5006 4.8744 0.235
0.0553 268.0 5025 4.8866 0.2367
0.0505 268.96 5043 4.8534 0.24
0.049 269.97 5062 4.8702 0.2333
0.0444 270.99 5081 4.8715 0.2267
0.0457 272.0 5100 4.8274 0.225
0.0546 272.96 5118 4.8441 0.225
0.0378 273.97 5137 4.8229 0.225
0.0374 274.99 5156 4.8053 0.2217
0.047 276.0 5175 4.8619 0.2333
0.0526 276.96 5193 4.8793 0.2417
0.0503 277.97 5212 4.9060 0.2283
0.0414 278.99 5231 4.8687 0.24
0.0361 280.0 5250 4.8537 0.24
0.0449 280.96 5268 4.8204 0.2383
0.0596 281.97 5287 4.8030 0.2367
0.0494 282.99 5306 4.8060 0.2483
0.0483 284.0 5325 4.7878 0.235
0.0338 284.96 5343 4.8254 0.2383
0.0319 285.97 5362 4.8264 0.2383
0.0454 286.99 5381 4.8426 0.2367
0.0409 288.0 5400 4.8198 0.2483
0.0435 288.96 5418 4.8339 0.2367
0.0498 289.97 5437 4.8387 0.225
0.0447 290.99 5456 4.8342 0.23
0.0402 292.0 5475 4.8496 0.2333
0.0366 292.96 5493 4.8671 0.2317
0.0369 293.97 5512 4.8366 0.2467
0.0361 294.99 5531 4.7992 0.2433
0.0448 296.0 5550 4.8486 0.2267
0.055 296.96 5568 4.8979 0.2267
0.0585 297.97 5587 4.8660 0.2367
0.0477 298.99 5606 4.8717 0.2433
0.0247 300.0 5625 4.8838 0.2283
0.047 300.96 5643 4.8248 0.2383
0.0608 301.97 5662 4.8330 0.2367
0.0417 302.99 5681 4.8236 0.2317
0.0494 304.0 5700 4.8070 0.2383
0.0316 304.96 5718 4.8213 0.2267
0.0421 305.97 5737 4.8634 0.2317
0.0411 306.99 5756 4.8770 0.24
0.0404 308.0 5775 4.9030 0.2383
0.0397 308.96 5793 4.9433 0.2383
0.053 309.97 5812 4.9301 0.2333
0.0303 310.99 5831 4.8961 0.2283
0.0369 312.0 5850 4.8560 0.2433
0.0423 312.96 5868 4.9177 0.225
0.0343 313.97 5887 4.8928 0.2233
0.0216 314.99 5906 4.8958 0.23
0.0287 316.0 5925 4.8803 0.235
0.0286 316.96 5943 4.8615 0.23
0.0304 317.97 5962 4.8736 0.2317
0.0486 318.99 5981 4.8825 0.2233
0.0404 320.0 6000 4.8618 0.2283
0.0439 320.96 6018 4.8848 0.23
0.0428 321.97 6037 4.8975 0.2267
0.0498 322.99 6056 4.8614 0.2383
0.0314 324.0 6075 4.8718 0.235
0.0334 324.96 6093 4.9021 0.2383
0.0431 325.97 6112 4.8973 0.2283
0.0473 326.99 6131 4.8671 0.24
0.0348 328.0 6150 4.9050 0.2333
0.0718 328.96 6168 4.8869 0.2417
0.0387 329.97 6187 4.8552 0.245
0.0335 330.99 6206 4.8932 0.2367
0.0355 332.0 6225 4.9195 0.245
0.0407 332.96 6243 4.9163 0.2333
0.0471 333.97 6262 4.8860 0.225
0.0334 334.99 6281 4.8943 0.235
0.0301 336.0 6300 4.9223 0.2367
0.0281 336.96 6318 4.9101 0.2433
0.0305 337.97 6337 4.8897 0.24
0.0505 338.99 6356 4.9290 0.2417
0.024 340.0 6375 4.9442 0.2333
0.0504 340.96 6393 4.9183 0.2367
0.0259 341.97 6412 4.8832 0.235
0.0313 342.99 6431 4.8958 0.2317
0.0293 344.0 6450 4.8979 0.2433
0.0427 344.96 6468 4.9055 0.2417
0.0399 345.97 6487 4.8957 0.2433
0.0273 346.99 6506 4.8989 0.24
0.0388 348.0 6525 4.9087 0.2367
0.0306 348.96 6543 4.9264 0.2283
0.0411 349.97 6562 4.9219 0.2367
0.0394 350.99 6581 4.8998 0.24
0.0507 352.0 6600 4.9304 0.2317
0.0263 352.96 6618 4.9232 0.23
0.0395 353.97 6637 4.9241 0.2367
0.0394 354.99 6656 4.9263 0.2433
0.0391 356.0 6675 4.9273 0.26
0.0647 356.96 6693 4.9034 0.2633
0.038 357.97 6712 4.8910 0.2467
0.0368 358.99 6731 4.8830 0.245
0.0308 360.0 6750 4.8867 0.2367
0.0346 360.96 6768 4.8657 0.2433
0.0279 361.97 6787 4.8678 0.24
0.0443 362.99 6806 4.8723 0.2433
0.027 364.0 6825 4.8756 0.2433
0.0447 364.96 6843 4.8742 0.235
0.028 365.97 6862 4.9042 0.235
0.0483 366.99 6881 4.9086 0.2367
0.034 368.0 6900 4.8886 0.24
0.0363 368.96 6918 4.8778 0.2467
0.0417 369.97 6937 4.9051 0.2417
0.0326 370.99 6956 4.9112 0.2367
0.028 372.0 6975 4.9116 0.2333
0.0343 372.96 6993 4.9104 0.245
0.0229 373.97 7012 4.9401 0.2367
0.0337 374.99 7031 4.9341 0.245
0.0356 376.0 7050 4.9336 0.2317
0.029 376.96 7068 4.9132 0.2333
0.0272 377.97 7087 4.9102 0.2367
0.0256 378.99 7106 4.9255 0.2317
0.0276 380.0 7125 4.9282 0.2267
0.026 380.96 7143 4.9527 0.22
0.0385 381.97 7162 4.9411 0.2217
0.026 382.99 7181 4.9530 0.2367
0.0444 384.0 7200 4.9387 0.2383
0.0369 384.96 7218 4.9042 0.2333
0.0203 385.97 7237 4.8860 0.23
0.0238 386.99 7256 4.8775 0.2333
0.0315 388.0 7275 4.8641 0.2333
0.0349 388.96 7293 4.8677 0.2467
0.038 389.97 7312 4.8688 0.24
0.0301 390.99 7331 4.8932 0.245
0.0363 392.0 7350 4.9023 0.2417
0.0329 392.96 7368 4.8825 0.24
0.0174 393.97 7387 4.8711 0.24
0.0284 394.99 7406 4.8762 0.2433
0.0178 396.0 7425 4.8684 0.2417
0.0359 396.96 7443 4.8660 0.245
0.029 397.97 7462 4.8799 0.2433
0.0227 398.99 7481 4.8845 0.25
0.0135 400.0 7500 4.8898 0.2383
0.0297 400.96 7518 4.8967 0.2383
0.0263 401.97 7537 4.8884 0.2333
0.0386 402.99 7556 4.8719 0.24
0.0298 404.0 7575 4.8609 0.2433
0.0232 404.96 7593 4.8602 0.2483
0.0232 405.97 7612 4.8667 0.2467
0.032 406.99 7631 4.8684 0.2483
0.0306 408.0 7650 4.8755 0.2433
0.0299 408.96 7668 4.8687 0.245
0.0307 409.97 7687 4.8724 0.24
0.0304 410.99 7706 4.8798 0.25
0.0293 412.0 7725 4.8901 0.2483
0.0273 412.96 7743 4.9025 0.24
0.0184 413.97 7762 4.8870 0.24
0.0377 414.99 7781 4.8901 0.2417
0.0278 416.0 7800 4.8895 0.2417
0.0345 416.96 7818 4.9046 0.2533
0.0301 417.97 7837 4.9002 0.2483
0.0159 418.99 7856 4.8982 0.245
0.0203 420.0 7875 4.9008 0.2483
0.0182 420.96 7893 4.9113 0.2467
0.0258 421.97 7912 4.9180 0.25
0.0266 422.99 7931 4.9134 0.2433
0.0304 424.0 7950 4.9005 0.2417
0.0247 424.96 7968 4.8937 0.2417
0.0493 425.97 7987 4.8835 0.245
0.0286 426.99 8006 4.8968 0.24
0.0228 428.0 8025 4.9066 0.2383
0.0362 428.96 8043 4.9031 0.245
0.0244 429.97 8062 4.8997 0.2467
0.0204 430.99 8081 4.9059 0.2433
0.0344 432.0 8100 4.9052 0.2433
0.0252 432.96 8118 4.8975 0.2433
0.0242 433.97 8137 4.8961 0.2467
0.0135 434.99 8156 4.9086 0.2467
0.0296 436.0 8175 4.9135 0.2417
0.0432 436.96 8193 4.9079 0.2433
0.0242 437.97 8212 4.8981 0.24
0.0227 438.99 8231 4.8857 0.24
0.021 440.0 8250 4.8874 0.2383
0.0244 440.96 8268 4.8847 0.24
0.0234 441.97 8287 4.8964 0.2367
0.0278 442.99 8306 4.9161 0.2383
0.0322 444.0 8325 4.9212 0.2367
0.038 444.96 8343 4.9251 0.24
0.0327 445.97 8362 4.9340 0.24
0.0256 446.99 8381 4.9246 0.2417
0.0327 448.0 8400 4.9294 0.2367
0.0246 448.96 8418 4.9311 0.2417
0.0239 449.97 8437 4.9220 0.2383
0.0219 450.99 8456 4.9205 0.24
0.0287 452.0 8475 4.9249 0.2367
0.0244 452.96 8493 4.9275 0.24
0.0222 453.97 8512 4.9322 0.2417
0.0277 454.99 8531 4.9318 0.2383
0.0315 456.0 8550 4.9291 0.2383
0.021 456.96 8568 4.9293 0.2367
0.0288 457.97 8587 4.9233 0.2333
0.0229 458.99 8606 4.9236 0.2383
0.0257 460.0 8625 4.9225 0.2367
0.0291 460.96 8643 4.9222 0.2383
0.0325 461.97 8662 4.9216 0.2367
0.0268 462.99 8681 4.9202 0.2367
0.0156 464.0 8700 4.9175 0.2367
0.0196 464.96 8718 4.9147 0.2333
0.0448 465.97 8737 4.9100 0.2333
0.0232 466.99 8756 4.9088 0.2333
0.0274 468.0 8775 4.9096 0.2367
0.029 468.96 8793 4.9105 0.2367
0.0337 469.97 8812 4.9125 0.235
0.0178 470.99 8831 4.9120 0.235
0.0286 472.0 8850 4.9125 0.2367
0.0159 472.96 8868 4.9102 0.2367
0.0318 473.97 8887 4.9116 0.2383
0.0302 474.99 8906 4.9113 0.24
0.0184 476.0 8925 4.9120 0.24
0.025 476.96 8943 4.9128 0.24
0.027 477.97 8962 4.9126 0.24
0.0298 478.99 8981 4.9130 0.24
0.0349 480.0 9000 4.9130 0.24

Framework versions

  • Transformers 4.31.0
  • Pytorch 1.13.1
  • Datasets 2.14.0
  • Tokenizers 0.13.3
Downloads last month
11
Inference Examples
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.

Model tree for minatosnow/swinv2-small-patch4-window16-256-mineral

Finetuned
(3)
this model

Evaluation results