/ Модель

Характеристики

Параметры
113 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
vit · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
24 дек 2023

skintelligent-acne

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Модель на базе ViT классифицирует изображения кожи по шести уровням выраженности акне — от чистой кожи до очень тяжёлого состояния.

50 645скачиваний за 30 дней18лайковвеса обновлены24 дек 2023

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

Skintelligent Acne — модель классификации изображений на базе Vision Transformer (ViT), предназначенная для оценки выраженности акне по изображению кожи. Она относит изображение к одному из шести уровней: от чистой кожи и единичных высыпаний до очень тяжёлого акне. Модель содержит 113,2 млн параметров и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers.

Модель может использоваться для автоматизированной предварительной оценки состояния кожи и сортировки изображений по степени выраженности акне. Она классифицирует изображения и не ставит диагноз и не заменяет оценку специалиста. В карточке не приведены сведения о составе обучающих данных, точности или проверке на разных группах пользователей, поэтому надёжность оценки в этих условиях не установлена. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • оценка выраженности акне по фотографии кожи
  • сортировка изображений кожи по степени тяжести акне
  • предварительная автоматическая классификация высыпаний
  • анализ динамики выраженности акне по последовательным снимкам

Ограничения

Модель классифицирует изображение, но не ставит медицинский диагноз. В карточке нет сведений о точности, обучающих данных и проверке на различных типах кожи.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Acne Severity Detection Model

Overview

This model card provides documentation for the Acne Severity Detection model checkpoint used in the Hugging Face pipeline. The model is designed to assess acne severity levels, ranging from clear skin to very severe acne.

Model Details

The checkpoint includes the following files:

  • config.json: Model configuration settings.
  • model.safetensors: Serialized model parameters and architecture.
  • optimizer.pt: Optimizer state capturing the current model optimization.
  • preprocessor_config.json: Configuration file for the preprocessor.
  • rng_state.pth: Random number generator state for reproducibility.
  • scheduler.pt: Scheduler state for controlling learning rate schedules.
  • trainer_state.json: Trainer state with information about the training process.
  • training_args.bin: Binary file storing training arguments.

Usage

To utilize the model checkpoint, follow these steps:

  1. Download this repository.
  2. Ensure the required dependencies are installed (pip install -r requirements.txt).

Severity Levels

  • Level -1: Clear Skin
  • Level 0: Occasional Spots
  • Level 1: Mild Acne
  • Level 2: Moderate Acne
  • Level 3: Severe Acne
  • Level 4: Very Severe Acne

Important Notes

  • The model card provides insight into the model's purpose, capabilities, and usage instructions.
  • Ensure all necessary files are present in the checkpoint directory for proper functionality.

License

This Acne Severity Detection model checkpoint is licensed under the MIT License. Please review and adhere to the license when using or modifying the code.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ViTForImageClassification
Ревизия весов
f6ac621

0 моделей