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+datasets:
+- print1Username/COS30082-Assignment-1
+language:
+- en
+- zh
+base_model:
+- microsoft/resnet-50
+pipeline_tag: image-classification
+tags:
+- image-classification
+- pytorch
+metrics:
+- accuracy
+library_name: timm
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+<div align="center">
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+[![English](https://img.shields.io/badge/Language-English-blue?style=for-the-badge)](README.md)
+[![简体中文](https://img.shields.io/badge/Language-%E7%AE%80%E4%BD%93%E4%B8%AD%E6%96%87-red?style=for-the-badge)](README.zh-CN.md)
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+</div>
+
+# COS30082 Assignment 1 - 鸟类物种分类模型
+
+## 模型简介
+
+这是一个用于识别 **200 种鸟类**的图像分类模型，基于 **Caltech-UCSD Birds 200（CUB-200）** 数据集训练，是 COS30082 Assignment 1 的课程项目。
+
+模型以图像作为输入，并预测图像中鸟类所属的物种类别。
+
+## 预期用途与限制
+
+- **预期用途：** 学术研究和课程作业，用于根据鸟类图像预测其物种类别。
+- **适用范围：** 模型针对 CUB-200 数据集中的 200 种鸟类进行训练。
+- **限制：** 模型主要适用于数据集中包含的鸟类物种。对于数据集之外的鸟类，或在光照、背景、拍摄角度和图像质量差异较大的情况下，模型的表现可能下降。
+
+## 训练数据
+
+模型使用 **Caltech-UCSD Birds 200（CUB-200）** 数据集进行训练。该数据集包含 200 种鸟类的图像。
+
+- **数据集来源：** [Caltech-UCSD Birds 200](http://www.vision.caltech.edu/visipedia/CUB-200.html)
+- **数据集 Hugging Face 页面：** [print1Username/COS30082-Assignment-1](https://huggingface.co/datasets/print1Username/COS30082-Assignment-1)
+
+## 评估结果
+
+根据作业提供的测试数据集，模型取得以下评估结果：
+
+| 评估指标 | 结果 |
+| --- | ---: |
+| Top-1 准确率 | 78.5% |
+| 各类别平均准确率 | 77.2% |
+
+以上结果基于本项目所使用的测试数据集；模型在其他数据集或真实环境中的表现可能有所不同。
+
+## 使用方法
+
+以下示例展示如何使用 PyTorch 和 `huggingface_hub` 下载模型权重并加载到模型架构中。
+
+```python
+import torch
+from huggingface_hub import hf_hub_download
+
+# 请先定义与训练时一致的模型架构
+# model = MyBirdClassifier()
+
+# 下载模型权重
+model_path = hf_hub_download(
+    repo_id="print1Username/COS30082-Assignment-1-model",
+    filename="bird_model.pth",
+)
+
+# 加载权重
+state_dict = torch.load(model_path, map_location="cpu")
+model.load_state_dict(state_dict)
+model.eval()
+```
+
+**注意：** 请将 `MyBirdClassifier()` 替换为训练时使用的实际模型架构，并确保模型定义与权重文件匹配。仅有权重文件通常不足以独立重建模型。
+
+## 模型信息
+
+- **基础模型：** ResNet-50
+- **模型库：** PyTorch / timm
+- **分类类别数：** 200
+- **项目：** COS30082 Assignment 1
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+**语言切换：** [English](README.md) · [简体中文](README.zh-CN.md)
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