Характеристики

Параметры: 58,7 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: swin · dense
Опубликована: 23 дек 2025

Ссылки

skin-disease-classifier

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Модель Swin Transformer классифицирует изображения кожных поражений по восьми категориям для учебных и исследовательских задач.

33скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены23 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

HotJellyBean/skin-disease-classifier — модель классификации изображений на базе Swin Transformer, представленная автором HotJellyBean. Она относит изображение кожного образования к одной из восьми категорий: актинический кератоз, базальноклеточная карцинома, доброкачественный кератоз, дерматофиброма, меланоцитарный невус, меланома, плоскоклеточная карцинома или сосудистое поражение. Модель рассчитана на RGB-изображения размером 224×224 пикселя и обучена на данных ISIC; содержит 58,7 млн параметров.

Модель подходит для исследовательской и учебной классификации изображений кожных поражений и может применяться для предварительной сортировки таких изображений. Это не медицинский диагностический инструмент: результаты следует оценивать совместно со специалистом. Веса доступны в формате safetensors по лицензии MIT.

Сценарии применения

классификация изображений кожных поражений по восьми категориям
предварительная сортировка изображений подозрительных родинок
анализ датасета ISIC для исследовательского проекта

Ограничения

Модель предназначена для учебных и исследовательских целей и не заменяет медицинскую диагностику или консультацию врача. Описание указывает на входные RGB-изображения 224×224 пикселя и восемь классов кожных поражений.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделей I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Skin Disease Classifier

This model classifies skin lesions into 8 categories:

Actinic Keratosis
Basal Cell Carcinoma
Benign Keratosis
Dermatofibroma
Melanocytic Nevus
Melanoma
Squamous Cell Carcinoma
Vascular Lesion

Model Details

Architecture: Swin Transformer
Dataset: ISIC (International Skin Imaging Collaboration)
Classes: 8 skin disease categories
Input: RGB images (224x224)

Usage

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForImageClassification
from PIL import Image

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("HotJellyBean/skin-disease-classifier")
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("HotJellyBean/skin-disease-classifier")

# Load and process image
image = Image.open("skin_lesion.jpg")
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

Disclaimer

This model is for educational and research purposes only. Always consult healthcare professionals for medical diagnosis.

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: SwinForImageClassification
Ревизия весов: 0d6de93