/ Модель

Характеристики

Размер весов
31,7 МБ
Архитектура
v8 · dense
Библиотека
ultralytics
Опубликована
28 янв 2023

yolov8m-chest-xray-classification

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Модель YOLOv8 для классификации рентгеновских снимков грудной клетки на норму и пневмонию.

1 044скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены22 фев 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

Это модель классификации рентгеновских снимков грудной клетки на основе семейства YOLOv8, опубликованная пользователем keremberke на Hugging Face. Она предназначена для отнесения изображения к одному из двух классов: NORMAL или PNEUMONIA.

Модель подходит для исследовательских и вспомогательных сценариев сортировки рентгеновских снимков и экспериментов по компьютерному зрению. Она использует библиотеку Ultralytics и сохранена в формате PyTorch; карточка связывает её с датасетом chest-xray-classification.

Классификация ограничена двумя метками и сама по себе не является клиническим диагнозом. Информация о лицензии и численных характеристиках модели в предоставленных данных отсутствует.

Сценарии применения

  • Предварительная сортировка рентгеновских снимков грудной клетки
  • Классификация снимка как нормального или содержащего признаки пневмонии
  • Эксперименты с классификацией медицинских изображений
  • Учебные проекты по компьютерному зрению в радиологии

Ограничения

Модель различает только два класса и не заменяет заключение врача; качество за пределами данных обучения не установлено. Условия лицензии по предоставленным сведениям определить нельзя.

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

Supported Labels

['NORMAL', 'PNEUMONIA']

How to use

pip install ultralyticsplus==0.0.24 ultralytics==8.0.23
  • Load model and perform prediction:
from ultralyticsplus import YOLO, postprocess_classify_output

# load model
model = YOLO('keremberke/yolov8m-chest-xray-classification')

# set model parameters
model.overrides['conf'] = 0.25  # model confidence threshold

# set image
image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'

# perform inference
results = model.predict(image)

# observe results
print(results[0].probs) # [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
processed_result = postprocess_classify_output(model, result=results[0])
print(processed_result) # {"cat": 0.4, "dog": 0.6}

More models available at: awesome-yolov8-models

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · ultralytics

Нельзя запустить

Модели Ultralytics YOLO требуют отдельного рантайма.

Ревизия весов
11e19c6

0 моделей