/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
convnextv2 · dense
Опубликована
7 июл 2023

convnextv2-large-1k-224-finetuned-Lesion-Classification-HAM10000-AH-60-20-20

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Дообученный ConvNeXt V2 Large классифицирует изображения поражений кожи по классам набора HAM10000.

686скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены7 июл 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель ALM-AHME/convnextv2-large-1k-224-finetuned-Lesion-Classification-HAM10000-AH-60-20-20 — дообученная версия ConvNeXt V2 Large от Facebook для классификации изображений. Она предназначена для отнесения изображений поражений кожи к классам набора HAM10000; название модели указывает на разбиение данных 60/20/20. В README приведены результаты на оценочной выборке: accuracy 0,9866 и loss 0,0976.

Модель использует архитектуру ConvNeXt V2 и веса в формате PyTorch. Лицензия — Apache-2.0. Это специализированный классификатор изображений кожи; результаты оценочной выборки сами по себе не подтверждают пригодность для клинической диагностики.

Сценарии применения

  • классификация изображений поражений кожи
  • анализ дерматологических изображений в исследовательском проекте
  • сравнение классов поражений на изображениях HAM10000

Ограничения

В README не приведены сведения о конкретных классах, методике оценки или проверке на клинических данных. Указанная accuracy относится только к оценочной выборке и не гарантирует диагностическую точность.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

convnextv2-large-1k-224-finetuned-Lesion-Classification-HAM10000-AH-60-20-20

This model is a fine-tuned version of facebook/convnextv2-large-1k-224 on the imagefolder dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0976
  • Accuracy: 0.9866

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.9
  • num_epochs: 12

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
1.89771.01221.89490.2939
1.64932.02441.64490.5447
1.2393.03661.28190.6886
0.93424.04880.96640.7276
0.70115.06100.67600.8356
0.58096.07320.57920.8469
0.48467.08540.42800.8890
0.69148.09760.41210.8849
0.38159.010980.27510.9353
0.293110.012200.29800.9198
0.248511.013420.30900.9106
0.175912.014640.09760.9866

Framework versions

  • Transformers 4.30.2
  • Pytorch 2.0.1+cu118
  • Datasets 2.13.1
  • Tokenizers 0.13.3

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ConvNextV2ForImageClassification
Ревизия весов
1e8c96f

0 моделей