keremberke/yolov8n-chest-xray-classification
keremberke
Clasificación de imagen
Un modelo de clasificación de imágenes especializado en la clasificación de radiografías de pecho. Este modelo es parte de la familia YOLO v8, desarrollado por keremberke y utiliza PyTorch e integración con TensorBoard. Proporciona capacidades de inferencia en la nube y ha sido evaluado con resultados de alta precisión.
Como usar
Instalar ultralyticsplus:
pip install ultralyticsplus==0.0.23 ultralytics==8.0.21
Cargar el modelo y realizar predicciones:
from ultralyticsplus import YOLO, postprocess_classify_output
# cargar el modelo
model = YOLO('keremberke/yolov8n-chest-xray-classification')
# establecer parámetros del modelo
model.overrides['conf'] = 0.25 # umbral de confianza del modelo
# establecer imagen
image = '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
- Soporte de TensorBoard
- Basado en PyTorch
- Modelo YOLO v8
- Resultados de evaluación autopublicados
- Integración con ultralyticsplus
Casos de uso
- Diagnóstico médico mediante análisis de radiografías de tórax
- Clasificación automática de enfermedades pulmonares
- Investigación y desarrollo en el campo de la imagen médica