Дообученная на AREDS модель DERETFound для классификации OCT-изображений сетчатки в задачах, связанных с возрастной макулярной дегенерацией.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
DERETFound_AMD_AREDS — модель классификации изображений для анализа OCT-снимков сетчатки. Это дообученная на наборе данных AREDS модель DERETFound, разработанная для медицинских изображений. В карточке она представлена как вариант семейства DERETFound, посвящённый возрастной макулярной дегенерации (AMD).
Модель предназначена для задач классификации OCT-изображений в офтальмологии. Репозиторий содержит веса PyTorch, модель доступна через библиотеку timm. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает конкретные классы классификации, метрики качества или клинические условия применения.
Карточка не приводит метрики качества, перечень целевых классов или сведения о клинической валидации. Модель предназначена для OCT-изображений и её точность на других типах изображений не установлена.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
DERETFound - Expertise-informed Generative Model Enables Ultra-High Data Efficiency for Building Generalist Medical Foundation Model
A model fine-tuned on the AREDS dataset DERETFound model for OCT images.
See the paper here: https://www.researchgate.net/publication/377358144_Expertise-informed_Generative_AI_Enables_Ultra-High_Data_Efficiency_for_Building_Generalist_Medical_Foundation_Model
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · timm · image-classification
Подбираем GPU…