Характеристики

Лицензия: MIT
Библиотека: keras
Опубликована: 4 июл 2026

Ссылки

brain-tumor-efficientnetb3

Классификация изображенийИзображение → label

Классификатор EfficientNetB3 определяет один из четырёх классов на RGB-снимке МРТ головного мозга для исследовательских и учебных задач.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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

Udit013 разработал классификатор снимков МРТ головного мозга на базе EfficientNetB3. Модель относит входное изображение к одному из четырёх классов: глиома, менингиома, отсутствие опухоли или опухоль гипофиза. Она принимает RGB-изображения размером 256×256 пикселей; ONNX-файл предназначен для инференса, а веса H5 — для визуализации Grad-CAM. Модель воспроизводит лучший результат из статьи IEEE 2024 года и дополнена оценкой качества в сценарии применения.

Модель предназначена для исследовательских и учебных экспериментов по классификации МРТ и интерпретации предсказаний с помощью Grad-CAM. Разработчик предупреждает, что это не медицинское устройство: в датасете выявлена утечка между обучающей и тестовой выборками, поэтому результаты оценки могут быть завышены. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

Классификация МРТ головного мозга по типу опухоли
Отнесение снимка к классу «опухоли нет»
Исследование классификации медицинских изображений
Визуализация областей, повлиявших на предсказание, с помощью Grad-CAM

Ограничения

Модель не является медицинским устройством и предназначена только для исследований и обучения. В датасете обнаружена утечка между обучающей и тестовой выборками, что может завышать оценку качества.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

EfficientNetB3 Brain Tumor MRI Classifier

4-class T1-weighted brain MRI classifier (glioma, meningioma, notumor, pituitary). Reproduces the best model from an IEEE 2024 paper (DOI: 10.1109/ICC-ROBINS60238.2024.10533941) and extends it with production evaluation. Input: 256x256x3 RGB, raw [0,255] pixels (EfficientNet rescales internally). Files: efficientnetb3.onnx (serving), EfficientNetB3_model_weights.h5 (Grad-CAM), temperature.json (calibration T).

Not a medical device — research/education only; dataset has documented train/test leakage. Full evaluation + code: https://github.com/Udit013/Brain_Tumor_Classificatioin

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · keras

Нельзя запустить

Keras/TensorFlow-модели рантайм не загружает.

Ревизия весов: 9841eb1