Характеристики

Контекст: 64 токена
Лицензия: CC BY-NC 4.0
Архитектура: siglip · dense
Опубликована: 11 мар 2024

Ссылки

XraySigLIPvit-b-16-siglip-512webli

Классификация изображений без дообученияИзображение, текст → label3 профессии

Модель SigLIP на базе ViT-B/16 для классификации изображений по текстовым меткам без отдельного обучения на каждом наборе классов.

184скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены12 янв 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

Репозиторий StanfordAIMI/XraySigLIP__vit-b-16-siglip-512__webli содержит модель семейства SigLIP на базе ViT-B/16, предназначенную для классификации изображений по текстовым описаниям без дополнительного обучения на заданных классах. README содержит только название CheXagent и ссылки, поэтому назначение и характеристики уточняются по метаданным Hugging Face. Репозиторий создан StanfordAIMI; модель представлена в формате safetensors.

Модель подходит для сопоставления рентгеновских изображений с текстовыми метками или описаниями. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с атрибуцией и ограничивает коммерческое применение. Подробности об обучении, языках и клинических ограничениях в доступных данных отсутствуют.

Сценарии применения

сопоставление рентгеновских снимков с текстовыми метками
классификация медицинских изображений по описаниям
поиск изображений по текстовым категориям

Ограничения

Доступные сведения не описывают клиническую точность и ограничения по типам снимков; результаты не следует считать самостоятельным медицинским заключением. Лицензия CC BY-NC 4.0 не допускает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделей IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей IV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

✏️ Citation

@article{chexagent-2024,
  title={CheXagent: Towards a Foundation Model for Chest X-Ray Interpretation},
  author={Chen, Zhihong and Varma, Maya and Delbrouck, Jean-Benoit and Paschali, Magdalini and Blankemeier, Louis and Veen, Dave Van and Valanarasu, Jeya Maria Jose and Youssef, Alaa and Cohen, Joseph Paul and Reis, Eduardo Pontes and Tsai, Emily B. and Johnston, Andrew and Olsen, Cameron and Abraham, Tanishq Mathew and Gatidis, Sergios and Chaudhari, Akshay S and Langlotz, Curtis},
  journal={arXiv preprint arXiv:2401.12208},
  url={https://arxiv.org/abs/2401.12208},
  year={2024}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · zero-shot-image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: SiglipModel
Ревизия весов: e2ad64e