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Clemylia / Two-fruita-classify
Model's Last Updated: October 18 2025
image-classification
Introduction of Two-fruita-classify
Model Details of Two-fruita-classify
🤖 Fiche Modèle :
Two-fruita-classify
🏷️ Informations Générales
| Catégorie | Valeur |
|---|---|
| Auteure |
Clemylia (Hugging Face :
Clemylia
)
|
| Version | v1.0 |
| Type de Modèle | Classification d'Images (Vision par Ordinateur) |
| Tâche | Classification Binaire |
| Classification | 🍅 Tomate / 🍊 Orange |
| Publié le | [ 18 octobre 2025 ] |
| mes Modèles Similaires | [*Detia-mya (chiens et chats) - Agna-old (enfants de moins de 8 ans et de plus de 8 ans *] |
| Framework | [ Pytorch ] |
✨ Aperçu
Le modèle Two-fruita-classify est un classificateur d'images conçu spécifiquement pour la classification binaire de fruits : Tomates 🍅 ou Oranges 🍊.
Idéal pour les applications de tri automatisé, d'inventaire de produits frais, ou simplement pour un projet ludique de reconnaissance d'images.
🎯 Cas d'Usage Principal
- Différenciation rapide et précise entre une tomate et une orange à partir d'une image.
🚀 Utilisation du Modèle (Inférence)
Vous pouvez utiliser ce modèle directement via la bibliothèque
transformers
de Hugging Face.
💻 1. Utilisation avec le
Pipeline
(Recommandé)
C'est la méthode la plus simple pour commencer l'inférence.
from transformers import pipeline
# Initialisation du pipeline de classification d'images
classifier = pipeline("image-classification", model="Clemylia/Two-fruita-classify")
# Exemple avec un chemin local ou une URL d'image
image_path = "chemin/vers/votre/image_de_fruit.jpg"
# Exécution de l'inférence
result = classifier(image_path)
# Affichage du résultat
# Le résultat sera une liste de dictionnaires avec le label et le score
print(result)
Exemple de Sortie:
[
{
"label": "Tomate 🍅",
"score": 0.9987
}
]
OU
[
{
"label": "Orange 🍊",
"score": 0.9992
}
]
🧠 2. Utilisation Manuelle (Pour un Contrôle Total)
Pour les utilisateurs expérimentés nécessitant une intégration plus poussée :
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForImageClassification
from PIL import Image
# 1. Charger le processeur d'image et le modèle
model_name = "Clemylia/Two-fruita-classify"
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(model_name)
# 2. Charger et préparer l'image (exemple avec PIL)
image = Image.open("chemin/vers/votre/image_de_fruit.jpg")
# 3. Prétraitement de l'image
inputs = image_processor(image, return_tensors="pt")
# 4. Inférence
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
# 5. Interprétation du résultat
predicted_label = model.config.id2label[predicted_class_idx]
print(f"Prédiction: {predicted_label}")
📊 Métriques et Évaluation
| Métrique | Valeur | Commentaires |
|---|---|---|
| Précision (Tomate 🍅) | [ 90 ]% | Pourcentage de vraies tomates correctement identifiées. |
| Précision (Orange 🍊) | [ 90 ]% | Pourcentage de vraies oranges correctement identifiées. |
le modèle a été entraîné sur la dataset (Clemylia/Orange-ou-tomate), contenant des images de tomates et d'oranges.
🛠️ Détails d'Entraînement
🖼️ Jeu de Données (Dataset)
- Nom : [ Clemylia/Orange-ou-tomate ]
- Source : [ Google ]
- Taille : [ 22 images ]
- Répartition : [* 10 tomates/12 oranges*]
👩💻 Qui suis-je ?
Bonjour ! Je suis Clemylia 👋, une développeuse d'IA passionnée de 18 ans. Je me distingue par une approche créative et originale : la majorité de mes 34 modèles sont développés from scratch. Seuls mes modèles de classification d'images (comme celui-ci) sont issus d'un fine-tuning. Mon objectif est de créer des solutions d'IA à la fois performantes et accessibles. N'hésitez pas à me suivre et à contribuer à mes projets !
Un grand merci de votre intérêt pour Two-fruita-classify ! 🙏 N'oubliez pas de laisser une étoile ⭐️ si ce modèle vous est utile.
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More Information About Two-fruita-classify huggingface.co Model
Url of Two-fruita-classify
Two-fruita-classify huggingface.co Url
Provider of Two-fruita-classify huggingface.co
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