Характеристики

Лицензия: CC BY-NC-SA 4.0
Опубликована: 27 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

app-odonto-fdi-yolov8s

miquic

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

Детектор YOLOv8s находит и нумерует зубы по системе FDI на панорамных рентгеновских снимках.

397скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 сен 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

app-odonto-fdi-yolov8s — детектор зубов, разработанный в рамках учебного проекта app-odonto. Модель на базе YOLOv8s дообучена на предварительно обученных весах COCO и распознаёт 32 класса зубов по системе нумерации FDI на панорамных рентгеновских снимках. Она предназначена для обнаружения и нумерации зубов, а не для постановки диагноза.

В README приведены результаты тестирования на 94 изображениях, не использованных при обучении: mAP50 — 0,930, mAP50–95 — 0,557. Большинство ошибок нумерации связано с подменой соседнего зуба. Модель создана для учебного проекта, клинически не валидирована и не предназначена для принятия клинических решений. Лицензия — CC BY-NC-SA 4.0.

Сценарии применения

обнаружение зубов на панорамных рентгеновских снимках
нумерация зубов по системе FDI
учебные эксперименты с детекцией зубов на стоматологических рентгенограммах

Ограничения

Модель не проходила клиническую валидацию и не предназначена для диагностики или принятия клинических решений. Ошибки нумерации чаще всего связаны с подменой соседнего зуба.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

app-odonto — numeração FDI (YOLOv8s)

Detector de dentes com numeração FDI (32 classes) em radiografias panorâmicas, treinado como parte de um projeto de aprendizado (app-odonto).

Arquitetura: YOLOv8s (ultralytics), fine-tuned a partir dos pesos pré-treinados no COCO.
Dados: subconjunto quadrant_enumeration do DENTEX (MICCAI 2023), CC BY-NC-SA 4.0. Este modelo é uma obra derivada e segue a mesma licença.
Tarefa: detecção + numeração FDI (11-48), sem diagnóstico.
Resultado no teste (94 imagens, nunca vistas no treino): mAP50 = 0,930, mAP50-95 = 0,557. Dos erros de numeração, 91,7% são troca por dente vizinho (ex.: 36↔37), não confusão aleatória.
Uso: projeto pessoal de aprendizado, não validado clinicamente. Não deve ser usado para decisão clínica.

Formato de saída

Cada classe (0-31) corresponde a FDI = (classe // 8 + 1) × 10 + (classe % 8 + 1). Os nomes das classes já vêm no checkpoint como a string do FDI (ex.: "36").

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели Ultralytics YOLO требуют отдельного рантайма.

Ревизия весов: 82b4d9a