🍎 Fruits vs. Junkfood Classifier – Vision Transformer

Dieses Modell klassifiziert Bilder in zwei Kategorien: Fruits (gesund) oder Junkfood (ungesund).
Es wurde mithilfe von Transfer Learning auf einer Kombination aus zwei öffentlich zugänglichen Bilddatensätzen trainiert – dem Fruits360 Dataset und dem Fast Food Classification Dataset v2.
Das Modell basiert auf dem vortrainierten google/vit-base-patch16-224 Vision Transformer und wurde für diese binäre Aufgabe feingetuned.

Model Details

Model Description

Entwickelt von: Kiara Gut
Modelltyp: Vision Transformer (ViT)
Lizenz: Apache 2.0
Feintuning von: google/vit-base-patch16-224
Framework: 🤗 Transformers
Sprachen (NLP): N/A – Computer Vision

Das Modell erkennt, ob ein hochgeladenes Bild ein gesundes Lebensmittel (z. B. Apfel, Birne, Mango) oder ein Junkfood-Produkt (z. B. Burger, Donut, Pizza) zeigt.

Model Sources

Model Repository: https://huggingface.co/gutkia01/vit-food-classification-gutkia01
Demo (Gradio App): https://huggingface.co/spaces/gutkia01/fruits-vs-junkfood-app
Training & Evaluation Notebooks:
- Transfer Learning Notebook
- Zero-Shot Evaluation Notebook (CLIP)

Uses

Direct Use

Klassifikation von Lebensmitteln in fruit oder junkfood
Visuelle Unterstützung für Gesundheits- oder Ernährungs-Apps
Ideal zur Veranschaulichung von Computer Vision Aufgabenstellungen

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("image-classification", model="gutkia01/vit-food-classification-gutkia01")
result = classifier("path/to/image.jpg")