# 🥦 zdravJEM - Model za klasifikacijo zdrave prehrane

To je *Vision Transformer* (ViT) model, treniran za klasifikacijo fotografij hrane glede na štiri dimenzije:
- **zdravo**
- **raznoliko**
- **domače**
- **je hrana**

Model je del aplikacije [zdravJEM](https://github.com/JernejRozman/zdravJEM), odprtokodnega orodja za ozaveščanje o prehranskih navadah na podlagi vizualne analize hrane.

---

## 📊 Dataset

Model je treniran na ročno anotiranem datasetu, objavljenem na Zenodo:

📦 [https://zenodo.org/records/15203529](https://zenodo.org/records/15203529)

Dataset vsebuje več sto slik hrane, ki so bile ocenjene glede na prehransko vrednost in kulturne značilnosti (npr. "domače").

---

## 🧠 Trening

Model temelji na predtreniranem `google/vit-base-patch16-224`, ki je bil *fine-tunan* na zgornjem datasetu.

Treniranje je potekalo po vzorcu: ["Fine-tuning a Vision Transformer Model With a Custom Biomedical Dataset"](https://huggingface.co/learn/cookbook/fine_tuning_vit_custom_dataset#fine-tuning-the-model)

Trening je bil izveden v Jupyter Notebooku [`TrainModel.ipynb`](https://github.com/JernejRozman/zdravJEM/blob/main/notebooks/TrainModel.ipynb), ki prikazuje:
- pripravo podatkov (resizing, normalizacija),
- stratificirano razdelitev na trening/test,
- trening z `torch` + `transformers`,
- shranjevanje modela kot `safetensors`.

Uporabljena sta bila `BCEWithLogitsLoss` za več-labelsko klasifikacijo in 50 epochov.

---

## 🚀 Kako uporabiti

```python
from transformers import ViTImageProcessor, ViTForImageClassification
from PIL import Image
import torch

# Load model and processor
model = ViTForImageClassification.from_pretrained("JernejRozman/zdravjem-vit")
processor = ViTImageProcessor.from_pretrained("JernejRozman/zdravjem-vit")

# Load image
image = Image.open("test_hrana.jpg")

# Prepare inputs
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

# Get sigmoid scores
scores = torch.sigmoid(outputs.logits).squeeze().tolist()

print("Ocene (zdravo, raznoliko, domače, je hrana):", scores)
zdravo raznoliko domace jehrana