🖼️ Upload ảnh để phân tích
📁
Kéo thả ảnh vào đây hoặc chọn file
JPG, PNG, BMP · Tối đa 5 MB
🎯 Kết quả
🌿 Natural (ảnh thực)
—
🤖 Synthetic (AI tạo)
—
📈 Chỉ số huấn luyện (5 epoch đầu)
—
Best Val Accuracy
—
Best Val Loss
—
Final Train Accuracy
—
Epochs chạy
● Val Accuracy
● Train Accuracy
● Val Loss ×100
🗂️ Phân tích dữ liệu (EDA)
Phân chia tập dữ liệu
Train / Validation / Test split
Định dạng ảnh
Phân bố các định dạng file trong dataset
Ảnh mẫu
Một số ảnh Natural và Synthetic từ dataset
Confusion Matrix
Kết quả đánh giá trên tập test
ROC Curve
AUC score trên tập test
🏗️ Kiến trúc hệ thống
👤 Người dùng
→
📤 Upload ảnh
→
⚙️ Tiền xử lý
Resize · Normalize
Resize · Normalize
→
🧠 EfficientNet-B3
Inference
Inference
→
📊 Kết quả JSON
Model được tải tự động từ huggingface.co/hirawaru/animeaidetect nếu không có file cục bộ.
⚙️ Thông số mô hình
| Thông số | Giá trị |
|---|---|
| Kiến trúc | EfficientNet-B3 |
| Pretrained | ImageNet |
| Input size | 224 × 224 (web) · 384 × 384 (training) |
| Số lớp phân loại | 2 (Natural / Synthetic) |
| Dropout | 0.3 |
| Optimizer | Adam · lr=0.001 · weight_decay=1e-4 |
| Scheduler | Cosine Annealing |
| Augmentation | Flip · Rotation · ColorJitter · Affine |
📦 Dataset
| Tập | Natural | Synthetic | Tổng |
|---|---|---|---|
| Train (70%) | ~2,293 | ~2,288 | ~4,581 |
| Validation (15%) | ~491 | ~490 | ~981 |
| Test (15%) | ~491 | ~490 | ~981 |
| Tổng | 3,275 | 3,268 | 6,543 |