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README.md

@@ -7,27 +7,38 @@ tags:
   - transformer
   - vit
 datasets:
-  - cifar10
-  - imagenet
+  - beans
 metrics:
   - accuracy
   - f1
 ---
 
-# Vision Transformer Fine-tuned on CIFAR-10
+# Vision Transformer Fine-tuned on Beans
 
-This model is a Vision Transformer (ViT) fine-tuned on the CIFAR-10 dataset for image classification.
+Este modelo é um **Vision Transformer (ViT)** fine-tuned no dataset **Beans** para classificação de imagens.
 
-## Model Description
-The model was trained on the CIFAR-10 dataset, which consists of 60,000 32x32 color images in 10 classes, with 6,000 images per class. The fine-tuning was performed on the pretrained ViT base model.
+## 📝 Descrição do Modelo
 
-## Intended Use
-This model is intended for image classification tasks.
+O modelo foi treinado no dataset **Beans**, que contém imagens de folhas de feijão classificadas em **3 categorias**:
+
+- `angular_leaf_spot` (mancha angular da folha),
+- `bean_rust` (ferrugem do feijão),
+- `healthy` (saudável).
+
+A fine-tuning foi feita a partir do modelo pré-treinado `google/vit-base-patch16-224-in21k`, ajustado para 3 classes.
+
+## 📌 Uso Pretendido
+
+Este modelo pode ser usado para tarefas de **classificação de imagens**, ajudando na identificação de doenças em folhas de feijão.
+
+## 🚀 Como Usar
+
+Você pode usar o modelo diretamente com o **Hugging Face Transformers**:
 
-## How to Use
 ```python
 from transformers import pipeline
 
 classifier = pipeline('image-classification', model='your-username/your-model-name')
 results = classifier('path/to/your/image.jpg')
 print(results)
+```