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datasets:
- uoft-cs/cifar100
language:
- pt
license: apache-2.0
pipeline_tag: image-classification
tags:
- computer-vision
- image-classification
- resnet
- cifar100
- pytorch
- synapse-br
---

# Synapse-Image-Classifier-Nano

**Synapse-Image-Classifier-Nano** é um classificador de imagens leve desenvolvido pela **Comunidade Synapse BR**.

O modelo utiliza uma implementação personalizada da arquitetura **Thin ResNet-18**, projetada para reduzir o número de parâmetros mantendo um bom desempenho em tarefas de classificação de imagens.

## Informações do Modelo

| Propriedade | Valor |
|------------|-------|
| Arquitetura | Thin ResNet-18 |
| Parâmetros | 4,397,580 |
| Framework | PyTorch |
| Dataset | CIFAR-100 |
| Classes | 100 |
| Entrada | RGB 32×32 |
| Épocas | 20 |
| Batch Size | 128 |
| Otimizador | Adam |
| Learning Rate | 0.001 |
| Top-1 Accuracy | **64.62%** (CIFAR-100 Test Set) |

## Dataset

O modelo foi treinado utilizando o dataset **CIFAR-100**, composto por:

- 50.000 imagens para treinamento
- 10.000 imagens para teste
- 100 classes
- Imagens RGB de 32×32 pixels

## Data Augmentation

Durante o treinamento foram utilizadas as seguintes técnicas:

- RandomHorizontalFlip
- RandomCrop(32, padding=4)

## Como utilizar

```python
import torch

# Certifique-se de possuir a implementação da arquitetura Thin ResNet-18

model = ResNetNano(
    BasicBlock,
    [2, 2, 2, 2],
    num_classes=100,
    width=40
)

model.load_state_dict(torch.load("pytorch_model.bin"))
model.eval()

Resultados

Métrica| Valor
Top-1 Accuracy| 64.62%

Limitações

- Treinado exclusivamente no dataset CIFAR-100.
- Espera imagens RGB de resolução 32×32.
- Não foi treinado para classificação de imagens de alta resolução.
- O desempenho pode diminuir significativamente em domínios diferentes do CIFAR-100.

Objetivo

O Synapse-Image-Classifier-Nano foi desenvolvido como um modelo leve para pesquisas, aprendizado e aplicações de classificação de imagens que exigem baixo consumo de recursos computacionais.

Desenvolvedor

Comunidade Synapse BR

Projeto open source focado no desenvolvimento de modelos leves, datasets e ferramentas de inteligência artificial.