LoFi
MICCAI2026. "LoFi: Location-Aware Fine-Grained Representation Learning for Chest X-ray"
For more details, please refer to the code.
Характеристики
- Базовая модель
- siglip2-so400m-patch16-512
- Опубликована
- 6 июл 2026
Ссылки
lofi
Изображение и текст → текст
LoFi — медицинская мультимодальная модель для пространственно-ориентированного анализа рентгенограмм грудной клетки.
0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 авг 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
LoFi — модель для анализа рентгеновских снимков грудной клетки, представленная в работе для MICCAI 2026 «Location-Aware Fine-Grained Representation Learning for Chest X-ray». По метаданным она принимает изображения и текст и выдаёт текст; модель объединяет Google Gemma 3 270M IT и визуальную модель SigLIP 2 SO400M Patch16 512. Карточка указывает английский язык и медицинское назначение.
Модель предназначена для задач, связанных с рентгенограммами грудной клетки и их пространственно-ориентированным, детализированным представлением. README не раскрывает конкретные сценарии применения, качество, ограничения или условия лицензии, а за подробностями отсылает к коду.
Сценарии применения
- анализ рентгенограмм грудной клетки
- детализированное представление областей на снимке грудной клетки
- медицинские вопросы по изображению рентгенограммы
Ограничения
README не приводит оценки качества и подробные ограничения; за деталями реализации отсылает к коду. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.
- Ревизия весов
- ef58918