Timm trainer

Este repositório possui código para realizar o treinamento de modelos de classificação presentes na biblioteca Timm, assim como código para testar e fazer inferências utilizando os modelos treinados.

Vídeo com todas as explicações

Pré-requisitos

Não existem requisitos específicos, mas segue abaixo as versões das principais bibliotecas utilizadas:

• Python == 3.12.3
• Timm == 1.0.7
• Torch == 2.3.0
• Torchvision == 0.18.0

Organização do dataset

O dataset deve estar no seguinte formato:

dataset
├── nome_do_dataset
│   ├── classe1
│   │   ├── imagem1.jpg
│   │   ├── imagem2.jpg
│   ├── classe2
│   │   ├── imagem1.jpg

Sendo que o "nome_do_dataset" pode ser qualquer um, assim como o nome das classes e o nome das imagens. Atentar-se apenas que o nome das pastas das classes serão utilizadas para ajudar nos testes e nas inferências após realizar o treinamento do modelo.

Como rodar

Todas as configurações estão no próprio código e nos respectivos vídeos!

Autor

• Programador Artificial - GitHub - YouTube