/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Опубликована
16 июл 2026

DermaVision-EfficientNet

Классификация изображенийИзображение → label

Модель на базе EfficientNetV2-S классифицирует дерматоскопические изображения кожных поражений по семи категориям.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 июл 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

DermaVision-EfficientNet — модель классификации дерматоскопических изображений, разработанная автором репозитория DermaVision. Она основана на EfficientNetV2-S, дообученной на наборе HAM10000, и предназначена для распределения изображений кожных образований по семи категориям поражений кожи. Модель реализована в формате PyTorch; лицензия репозитория — MIT.

Модель подходит для исследовательских задач и академических демонстраций анализа дерматоскопических изображений. В README указана целевая метрика AUC-ROC выше 0,90; это целевое значение, а не подтверждённый результат оценки. Проект включает демонстрационное приложение с FastAPI и Streamlit.

Это не сертифицированное медицинское устройство. Результаты нельзя использовать вместо профессиональной диагностики; при любых опасениях по поводу состояния кожи следует обратиться к дерматологу.

Сценарии применения

  • классификация дерматоскопических изображений кожных образований
  • исследовательский анализ изображений поражений кожи
  • демонстрация классификации кожных поражений в веб-приложении

Ограничения

Это исследовательский проект, а не сертифицированное медицинское устройство; его предсказания не заменяют диагностику дерматолога. AUC-ROC выше 0,90 обозначен как целевая метрика, а не как подтверждённый результат.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DermaVision: Skin Lesion Analysis 🩺

🔥 Live Interactive Demo: Click here to try the DermaVision App

DermaVision is an EfficientNetV2-S model fine-tuned on the HAM10000 dataset to classify dermoscopic images into 7 skin lesion categories.

Model Details

  • Architecture: EfficientNetV2-S
  • Task: Multi-class Image Classification
  • Dataset: HAM10000
  • Target AUC-ROC: > 0.90

Code & Repository

The full source code, including the FastAPI backend and Streamlit dashboard, is available on GitHub: farazmalik180/DermaVision


Warning / Medical Disclaimer

DermaVision is a research project and academic demonstration. It is NOT a certified medical device and should NOT be used as a substitute for professional dermatological diagnosis. Always consult a board-certified dermatologist for any skin concern.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов
bd69315

0 моделей