Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Библиотека: pytorch
Опубликована: 27 мар 2026

Ссылки

SurgMotion-vitg-xformer

Классификация видеоВидео → label

SurgMotion-G — видеомодель ViT-Giant-xformer для классификации и понимания хирургических видео, включая распознавание этапов операций.

0скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены8 июн 2026

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

SurgMotion-G — видеомодель семейства SurgMotion, разработанная CAIR-HKISI. Это чекпойнт архитектуры ViT-Giant-xformer для понимания хирургических видео и классификации видеоданных; модель ориентирована на распознавание этапов операций и другие задачи анализа хирургических роликов. Репозиторий содержит веса в форматах safetensors и PyTorch; в метаданных указан датасет SurgMotion-15M и библиотека PyTorch. Поддерживаемый язык карточки — английский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель предназначена для исследований и разработки систем видеоаналитики в хирургии. Для использования требуются видеокадры и совместимый код загрузки и инференса. В карточке не приведены размер в параметрах, длина контекста и конкретные метрики качества.

Сценарии применения

классификация хирургических видео
распознавание этапов хирургической операции
анализ видеозаписей операций
разработка систем понимания хирургических видео

Ограничения

Карточка не сообщает метрики качества, размер модели или длину контекста и содержит лишь минимальные сведения о проекте. Для инференса потребуется совместимый код и видеоданные.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SurgMotion-G

SurgMotion-G is the ViT-Giant-xformer checkpoint of SurgMotion, a video-native foundation model for universal understanding of surgical videos.

This repository contains a single released checkpoint so that the model is structured as a standard single-model Hugging Face repository.

Files

config.json: minimal repository config for Hub compatibility
SurgMotion-vitg-xformer.safetensors: recommended weights in safetensors format
SurgMotion-vitg-xformer.pt: original released PyTorch checkpoint retained for compatibility

Download

Download the repository config and safetensors checkpoint with huggingface_hub:

from huggingface_hub import hf_hub_download

config_path = hf_hub_download(
    repo_id="CAIR-HKISI/SurgMotion-vitg-xformer",
    filename="config.json",
)

weights_path = hf_hub_download(
    repo_id="CAIR-HKISI/SurgMotion-vitg-xformer",
    filename="SurgMotion-vitg-xformer.safetensors",
)

If your existing code expects the original PyTorch checkpoint format, keep using SurgMotion-vitg-xformer.pt.

Project Links

Project page: https://surgmotion.cares-copilot.com/
Paper: https://arxiv.org/abs/2602.05638
Code: https://github.com/CAIR-HKISI/SurgMotion
Full model collection: https://huggingface.co/CAIR-HKISI/SurgMotion

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · pytorch · video-classification

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов: a971011