Computer Vision Project

🚀 DINOv2を用いた皮膚病分類 (ISIC2018)

このモデルは、ISIC2018データセットの予め定義されたカテゴリのいずれかに皮膚病変の画像を分類します。医療画像分類タスクにおける性能向上のため、facebook/dinov2-baseのビジョントランスフォーマーバックボーンの上でファインチューニングされています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、ISIC2018データセットの皮膚鏡画像を、メラノーマ、母斑、基底細胞癌などの皮膚病カテゴリのいずれかに分類するために直接使用できます。

✨ 主な機能

• 皮膚病変の画像をISIC2018データセットのカテゴリに分類する機能。
• facebook/dinov2-baseをベースにファインチューニングされ、医療画像分類タスクでの性能が向上。

📦 インストール

このREADMEには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されます。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForImageClassification
from PIL import Image
import torch

image = Image.open("your_skin_image.jpg")
processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("kar1hik/computer-vision-project")
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("kar1hik/computer-vision-project")

inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits
predicted_class = logits.argmax(-1).item()

📚 ドキュメント

モデルの詳細

使用方法

直接使用

このモデルは、ISIC2018データセットの皮膚鏡画像を、メラノーマ、母斑、基底細胞癌などの皮膚病カテゴリのいずれかに分類するために直接使用できます。

対象ユーザー

• 医療研究者
• 皮膚科アシスタント
• 医療画像に取り組むML実践者

適用範囲外の使用

このモデルは、単独の診断ツールとして使用すべきではありません。臨床判断はモデルの予測のみに依存してはなりません。

🔧 技術詳細

このREADMEには具体的な技術詳細が記載されていないため、このセクションは省略されます。

📄 ライセンス

このモデルはApache 2.0ライセンスの下で提供されています。