Yolos Tiny Brain Tumor Detection

🚀 小目標檢測網絡（YOLOs-tiny）腦腫瘤檢測模型

本模型用於腦腫瘤檢測，基於預訓練模型進行微調，能夠助力醫學領域的腦腫瘤識別工作，為解決複雜的醫學圖像分析問題提供技術支持。

🚀 快速開始

本模型是 hustvl/yolos-tiny 的微調版本。若你想親自嘗試這個項目，強烈建議至少使用 yolos-small 檢查點。

📚 詳細文檔

模型描述

關於該模型的創建方式，更多信息請查看以下鏈接：https://github.com/DunnBC22/Vision_Audio_and_Multimodal_Projects/blob/main/Computer%20Vision/Object%20Detection/Brain%20Tumors/Brain_Tumor_m2pbp_Object_Detection_YOLOS.ipynb

預期用途與限制

本模型旨在展示使用技術解決複雜問題的能力。

訓練和評估數據

數據集來源：https://huggingface.co/datasets/Francesco/brain-tumor-m2pbp

示例

訓練過程

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率（learning_rate）：5e-05
• 訓練批次大小（train_batch_size）：8
• 評估批次大小（eval_batch_size）：8
• 隨機種子（seed）：42
• 優化器（optimizer）：Adam，β=(0.9, 0.999)，ε=1e-08
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）：線性
• 訓練輪數（num_epochs）：20

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.31.0
• Pytorch 2.0.1+cu118
• Datasets 2.14.2
• Tokenizers 0.13.3

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。