Классификация акне на изображениях

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