/ Модель

Характеристики

Параметры
132 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
swinv2 · dense
Опубликована
7 июл 2023

swinv2-large-patch4-window12to16-192to256-22kto1k-ft-finetuned-Lesion-Classification-HAM10000-AH

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Дообученный классификатор SwinV2 Large для определения класса поражения кожи по изображению.

446скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 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/swinv2-large-patch4-window12to16-192to256-22kto1k-ft-finetuned-Lesion-Classification-HAM10000-AH — классификатор изображений на архитектуре SwinV2 Large с 132,1 млн параметров. Она дообучена на базе microsoft/swinv2-large-patch4-window12to16-192to256-22kto1k-ft для классификации изображений поражений кожи; в README указана оценка на тестовой выборке: accuracy 0,9681 и loss 0,1143.

Модель принимает изображения и выдаёт класс классификации. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0. Описание не раскрывает перечень классов, состав обучающих данных и ограничения, поэтому качество и применимость результата для конкретной клинической задачи по этим сведениям оценить нельзя.

Сценарии применения

  • классификация изображений поражений кожи
  • автоматическая сортировка дерматологических изображений по классам
  • предварительная категоризация снимков кожи в исследовательском наборе

Ограничения

README не сообщает перечень предсказываемых классов, состав данных или дополнительные ограничения; указанные метрики относятся только к оценочной выборке и не подтверждают клиническую пригодность.

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

swinv2-large-patch4-window12to16-192to256-22kto1k-ft-finetuned-Lesion-Classification-HAM10000-AH

This model is a fine-tuned version of microsoft/swinv2-large-patch4-window12to16-192to256-22kto1k-ft on the imagefolder dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1143
  • Accuracy: 0.9681

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-06
  • 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
1.95271.01221.97460.1716
1.8182.02441.74230.3628
1.50443.03661.37070.5046
1.11734.04880.97960.6300
0.87145.06100.74750.7379
0.86316.07320.59780.7729
0.6287.08540.47910.8212
0.55888.09760.35170.8705
0.56329.010980.25640.9168
0.369310.012200.18750.9455
0.32111.013420.15250.9424
0.276112.014640.11430.9681

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
Swinv2ForImageClassification
Ревизия весов
85c3ded

0 моделей