keremberke/yolov8m-chest-xray-classification

keremberke

Clasificación de imagen

Este modelo de clasificación de imágenes se ha entrenado con el conjunto de datos de keremberke/chest-xray-classification y se basa en la arquitectura YOLOv8 de ultralytics. Es capaz de clasificar imágenes de rayos X de tórax en dos categorías: 'NORMAL' y 'PNEUMONIA'.

Como usar

from ultralyticsplus import YOLO, postprocess_classify_output

# cargar el modelo
model = YOLO('keremberke/yolov8m-chest-xray-classification')

# establecer parámetros del modelo
model.overrides['conf'] = 0.25 # umbral de confianza del modelo

# establecer imagen
dado queimage = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg'

# realizar inferencia
results = model.predict(image)

# observar resultados
print(results[0].probs) # [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
processed_result = postprocess_classify_output(model, result=results[0])
print(processed_result) # {"cat": 0.4, "dog": 0.6}

Funcionalidades

Clasificación de imágenes de rayos X de tórax
Basado en YOLOv8 de ultralytics
Alto nivel de precisión en la clasificación de enfermedades
Utiliza PyTorch

Casos de uso

Detección de neumonía en imágenes de rayos X de tórax
Clasificación rápida y precisa de condiciones pulmonares
Asistencia en diagnósticos médicos usando imágenes de rayos X