dermai-efficientnet-b0
Fine-tuned google/efficientnet-b0 for 7-class skin lesion classification on HAM10000. Part of the DermAI explainability project comparing CNN and Vision Transformer explanations.
Характеристики
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- efficientnet · dense
- Базовая модель
- efficientnet-b0
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 28 июн 2026
Ссылки
dermai-efficientnet-b0
Дообученная EfficientNet-B0 классифицирует изображения кожных поражений на семь классов по данным HAM10000.
19скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены28 июн 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
dermai-efficientnet-b0 — дообученная модель EfficientNet-B0 для классификации изображений кожных поражений по семи классам. Разработчик дообучил google/efficientnet-b0 на наборе HAM10000 для проекта DermAI, сравнивающего объяснения CNN и Vision Transformer. Модель принимает изображение и предсказывает класс поражения; она предназначена для исследовательских и экспериментальных сценариев анализа дерматологических изображений.
Модель построена на компактной свёрточной архитектуре EfficientNet-B0 и распространяется в формате safetensors для Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает метрики качества или клиническую валидацию, поэтому результаты классификации не следует считать диагнозом.
Сценарии применения
- классификация изображений кожных поражений на семь классов
- эксперименты по объяснимости моделей для дерматологических изображений
- сравнение объяснений CNN и Vision Transformer
Ограничения
Карточка не приводит метрики качества или сведения о клинической валидации; модель предназначена для исследовательского проекта и не подтверждена как диагностический инструмент.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
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 · transformers · image-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- EfficientNetForImageClassification
- Ревизия весов
- a60a218