/ Модель

Характеристики

Параметры
113 млн
Архитектура
dinov2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
25 дек 2025

DINOv2-Skin-Lesion-Finetuned

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Модель на базе DINOv2 для классификации изображений кожных поражений.

373скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 дек 2025

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

EEYslcmn/DINOv2-Skin-Lesion-Finetuned — модель компьютерного зрения на базе DINOv2, дообученная для классификации изображений кожных поражений. В метаданных Hugging Face указано 113,2 млн параметров, библиотека Transformers и задача image-classification. Разработчик и лицензия в доступных материалах не указаны.

Модель предназначена для автоматической классификации дерматологических изображений и может использоваться как компонент исследовательских прототипов, систем поддержки принятия решений и предварительного анализа изображений кожных образований. Она работает с изображениями и не предназначена для обработки текста или аудио.

README не содержит сведений о датасете, классах, метриках оценки, процедурах обучения, границах применимости или результатах тестирования. Поэтому модель нельзя считать самостоятельным медицинским диагностическим инструментом; результаты требуют проверки квалифицированным специалистом. Условия лицензирования не определены в доступных данных.

Сценарии применения

  • классификация изображений кожных поражений
  • предварительный анализ дерматологических снимков
  • создание прототипа системы поддержки диагностики
  • исследовательская обработка изображений кожных образований

Ограничения

README не содержит данных о классах, обучающем датасете, метриках и качестве модели. Результаты не следует использовать как единственное основание для медицинского диагноза; лицензия также не определена.

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

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Dinov2ForImageClassification
Ревизия весов
9f7eb08

0 моделей