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 ## Training Details
-# Training Data:
 
-드론 및 위성 촬영 다중분광(5밴드) 이미지 데이터셋
-
-라벨: 주요 작물 및 식생 클래스
-
-# Training Procedure:
-
-파인튜닝: facebook/convnext-tiny-224 기반
-
-에폭수: 30
-
-배치사이즈: 32
-
-옵티마이저: AdamW
-
-학습률: 1e-4, Cosine Annealing 스케줄러 사용
-
-# Evaluation
-Testing Data: 별도 보유한 검증용 다중분광 이미지셋
-
-Metrics: 정확도(Accuracy), F1-Score
-
-Performance:
-
-Accuracy: 92.3%
-
-F1-Score: 0.91
-
-Environmental Impact
-Hardware: NVIDIA RTX 3090 GPU
-
-Training Duration: 약 40시간
-
-Carbon Emissions: 약 50 kg CO2e (ML CO2 계산기 기반 추산)
-
-Citation
-bibtex
-복사
-@article{liu2022convnext,
-  title={ConvNeXt: A ConvNet for the 2020s},
-  author={Liu, Zhuang and Mao, Han and Wu, Chao and Feichtenhofer, Christoph and Darrell, Trevor and Xie, Saining},
-  journal={arXiv preprint arXiv:2201.03545},
-  year={2022}
+- **Training Data:**  
+  - 드론 및 위성 촬영 다중분광(5밴드) 이미지 데이터셋  
+  - 라벨: 주요 작물 및 식생 클래스  
+- **Training Procedure:**  
+  - 파인튜닝: facebook/convnext-tiny-224 기반  
+  - 에폭수: 30  
+  - 배치사이즈: 32  
+  - 옵티마이저: AdamW  
+  - 학습률: 1e-4, Cosine Annealing 스케줄러 사용  
+
+## Evaluation
+
+- **Testing Data:** 별도 보유한 검증용 다중분광 이미지셋  
+- **Metrics:** 정확도(Accuracy), F1-Score  
+- **Performance:**  
+  - Accuracy: 92.3%  
+  - F1-Score: 0.91  
+
+## Environmental Impact
+
+- **Hardware:** NVIDIA RTX 3090 GPU  
+- **Training Duration:** 약 40시간  
+- **Carbon Emissions:** 약 50 kg CO2e (ML CO2 계산기 기반 추산)  
+
+## Citation
+
+@article{liu2022convnext,  
+  title={ConvNeXt: A ConvNet for the 2020s},  
+  author={Liu, Zhuang and Mao, Han and Wu, Chao and Feichtenhofer, Christoph and Darrell, Trevor and Xie, Saining},  
+  journal={arXiv preprint arXiv:2201.03545},  
+  year={2022}  
 }
-Glossary
-다중분광 영상(Multispectral Imagery): 여러 파장대의 빛을 분리하여 촬영한 영상으로, 작물의 생육 상태 분석 등에 활용됨
 
-ConvNeXt: 현대적인 구조를 갖춘 컨볼루션 신경망(CNN)
+## Glossary
 
-F1-Score: 정밀도와 재현율의 조화평균, 불균형 데이터 평가에 효과적
+- **다중분광 영상(Multispectral Imagery):** 여러 파장대의 빛을 분리하여 촬영한 영상으로, 작물의 생육 상태 분석 등에 활용됨  
+- **ConvNeXt:** 현대적인 구조를 갖춘 컨볼루션 신경망(CNN)  
+- **F1-Score:** 정밀도와 재현율의 조화평균, 불균형 데이터 평가에 효과적
 
-Model Card Authors
-AI Research Team, Your Organization
+## Model Card Authors
 
-[email protected]
+- AI Research Team, Your Organization  
+- [email protected]