Классификация акне на изображениях

О сервисе

Обзор модели Эта модель представляет собой тонко-настроенную версию , предназначенную для классификации изображений. Она способна различать три состояния кожных покровов: «Акне», «Кожа чистая» и «Комедоны». Модель достигает следующих результатов на оценочном наборе данных: Потери: 0.0690 Точность: 0.9796 Предполагаемое использование и ограничения Модель может быть использована для автоматического анализа изображений кожи в дерматологии, косметологии или для персонального мониторинга состояния кожи. Она может помочь в быстрой предварительной оценке состояния кожи, однако не является заменой профессиональной медицинской диагностике. Данные для обучения и оценки Модель была обучена на неизвестном наборе данных, специализированном для классификации состояний кожи, связанных с акне. Процедура обучения Обучение модели проводилось с использованием следующих гиперпараметров: Скорость обучения: 3e-05 Размер пакета для обучения: 16 Размер пакета для оценки: 16 Начальное зерно генератора случайных чисел: 42 Шаги накопления градиента: 4 Общий размер пакета для обучения: 64 Оптимизатор: Adam с параметрами betas=(0.9, 0.999) и epsilon=1e-08 Тип планировщика скорости обучения: линейный Соотношение разогрева планировщика скорости обучения: 0.01 Количество эпох: 2 Результаты обучения Потери при обучении Эпоха Шаг Потери при валидации Точность 0.2004 1.0 199 0.0815 0.9756 0.0684 1.99 398 0.0690 0.9796 Версии фреймворков Transformers 4.38.2 Pytorch 2.1.2 Datasets 2.18.0 Tokenizers 0.15.2 Пример использования (Python) Ссылки Hemg/Acne-classification Ссылки https:// https://huggingface.co/Hemg/Acne-classification Источник: https://qubu.ai/models/klassifikatsiya-akne-na-izobrazheniyakh License: MIT