StainPMS сегментирует отдельные клеточные ядра на гистопатологических изображениях, включая данные MoNuSeg и TNBC.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
StainPMS — модель сегментации отдельных ядер клеток на гистопатологических изображениях, представленная Yixuan Guo и Meng Zhu. Работа описана для конференции VCIP 2026; доступны итоговые чекпойнты, обученные для наборов данных MoNuSeg и TNBC.
Модель предназначена для выделения ядер на изображениях тканей и оценки методов сегментации на этих наборах данных. В README указаны веса PyTorch и предлагается использовать их для оценки; подробностей об архитектуре, размере, языковой поддержке, условиях лицензии и ограничениях не приведено.
В README описаны чекпойнты для MoNuSeg и TNBC; переносимость на другие наборы данных не заявлена. Условия лицензии и численные показатели качества не приведены.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
StainPMS: Self-Bootstrapped Prompt-Mask Supervision for Nuclei Instance Segmentation
Yixuan Guo and Meng Zhu · VCIP 2026
Final checkpoints for MoNuSeg and TNBC.
| Dataset | Checkpoint |
|---|---|
| MoNuSeg | StainPMS_monuseg.pth |
| TNBC | StainPMS_tnbc.pth |
Place the downloaded files in checkpoints/ and follow the evaluation instructions.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.