Дообученный Vision Transformer классифицирует рентгеновские снимки грудной клетки как нормальные или указывающие на пневмонию.
106скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены19 окт 2024
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
Модель dima806/chest_xray_pneumonia_detection — классификатор рентгеновских снимков грудной клетки на классы NORMAL и PNEUMONIA. Она разработана на основе Vision Transformer ViT-Base с патчами 16×16, предварительно обученного Google на ImageNet-21k, и дообучена для выявления пневмонии. Модель содержит 113,2 млн параметров и принимает изображение, выдавая метку класса.
В README приведён отчёт на тестовой выборке из 1710 снимков: точность составляет около 96,1%, а precision, recall и F1 для обоих классов — около 96%. Эти показатели относятся к указанной выборке и сами по себе не подтверждают клиническую пригодность модели. Модель опубликована в форматах PyTorch и Safetensors под лицензией Apache-2.0.
Сценарии применения
классификация рентгеновских снимков грудной клетки
предварительная сортировка снимков по наличию признаков пневмонии
эксперименты с классификацией медицинских изображений
оценка классификатора на размеченных снимках лёгких
Ограничения
Показатель около 96,1% получен на указанной в README выборке из 1710 снимков и не гарантирует аналогичного качества на других данных или в клинической практике. Модель классифицирует только два класса — NORMAL и PNEUMONIA.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель