EpivaScan skin

CanoeBoat/epivascan-skin — image-classification модель на базе facebook/dinov2-base (0,09 млрд параметров), дообученная end-to-end. По фото она возвращает вероятные состояния с процентами; это screening aid in development, не медицинское изделие и не диагноз.

🔤 Ключевые особенности

• ➖ Обучена на google/scin: 3 048 случаев и 6 494 фото с метками дерматологов.
• ➕ Покрывает 13 состояний — от eczema и psoriasis до impetigo и drug rash; всё остальное уходит в Other / unclear.
• ✖ Split 70/15/15 по случаям, чтобы фото одного человека не попадали в train и test одновременно.
• ▶ Вход 448 px: shorter side resize + center crop; до 30 эпох, batch 32, AdamW, lr 2e-05.
• ◀ Выход калиброван: temperature 0.94 подобрана на validation и встроена в финальный слой.

▶ Пример

from transformers import pipeline

scan = pipeline('image-classification', model='CanoeBoat/epivascan-skin')
scan('photo.jpg', top_k=3)
# [{'label': '...', 'score': 0.64}, ...]

Подробнее

Бенчмарки: top-1 47% (43–51), top-3 85% (82–88), balanced accuracy 51%, ECE 6,4 п.п.
Данные: 3 048 случаев / 6 494 фото из google/scin; split 70/15/15 по случаям.
Ограничения: только 13 состояний + Other; темная кожа недопредставлена (41 кейс Fitzpatrick V–VI); все участники взрослые; фото из США; модель видит одно фото.
Лицензия SCIN Data Use License; база DINOv2 — Apache-2.0.