Классификатор состояния шарнирных хирургических инструментов YOLO26n

О сервисе

Что умеет эта модель Данная модель классификации YOLO26n предназначена для распознавания состояния шарнирных хирургических инструментов. Она выполняет бинарную классификацию, определяя, находится ли инструмент в «закрытом» или «открытом» положении. Как обучена модель Модель основана на архитектуре YOLO26n-cls и разработана с использованием фреймворка Ultralytics YOLO. Обучение проводилось на протяжении 40 эпох с размером пакета 32. В качестве устройства для обучения использовался MPS. Детали модели: Архитектура: YOLO26n-cls Фреймворк: Ultralytics YOLO Контрольная точка: Размер входного изображения: 224 × 224 Эпохи обучения: 40 Размер пакета: 32 Устройство для обучения: MPS Предварительно обучена: Да Оптимизатор: Автоматический Начальная скорость обучения (): 0.01 Затухание весов: 0.0005 Набор данных: Модель была обучена на наборе данных joonhaim/hinged-state-classifier-crops, который содержит обрезанные изображения шарнирных хирургических инструментов. Важно, чтобы порядок классов при использовании совпадал с порядком, использованным во время обучения. Применение Эта модель может быть использована в медицинских целях, например, для автоматизации проверки состояния хирургических инструментов перед операцией или после стерилизации. Она позволяет быстро и точно определить, находится ли инструмент в нужном положении (открыт или закрыт), что повышает безопасность и эффективность медицинских процедур. Ссылки joonhaim/hinged-state-classifier-yolo26n-cls Ссылки https:// https://huggingface.co/joonhaim/hinged-state-classifier-yolo26n-cls Источник: https://qubu.ai/models/klassifikator-sostoyaniya-sharnirnykh-khirurgicheskikh-instrumentov-yolo-26n License: MIT