- 将 AutoImageProcessor / AutoModelForImageClassification 替换为 ViTImageProcessor / ViTForImageClassification - 移除 ValueError 异常捕获回退逻辑,改为直接使用 ViT 类加载, 避免因 preprocessor_config.json 中旧版 image_processor_type 导致 Auto 类无法识别的问题
- 增加模型加载的异常处理,当 pipeline 直接加载失败时回退为 手动加载 AutoImageProcessor 和 AutoModelForImageClassification - 添加 torchvision 依赖
基于 ViT 视觉变换器实现香蕉叶片病害分类应用,支持 7 类病害识别。 - app.py: Streamlit 前端应用,包含图片上传、病害识别、置信度图表展示及防治建议 - pyproject.toml: 项目配置,声明 Python 3.14 及依赖(streamlit、transformers、torch、plotly 等) - uv.lock: 依赖版本锁定文件 - Dockerfile: 基于 uv 镜像的容器化部署配置,含健康检查 - justfile: 常用开发任务脚本(run、install、format、check 等) - main.py: 命令行入口 - .doc/: 模型使用说明文档 模型来源: Dmitry43243242/banana-disease-leaf-model (HuggingFace)