🌟 Hibou: Семейство ViT-моделей для патологии.

Hibou - это новое семейство фундаментальных ViT-моделей, специально разработанных для работы с цифровыми изображениями патологий тканей.

Hibou использует возможности самоконтролируемого обучения (self-supervised learning) - метода, при котором модель учится на огромном количестве немаркированных данных. Это особенно ценно для патологии, где аннотированные наборы данных часто скудны и дороги в создании.

Обучаясь на большом собственном наборе данных из более чем 1 миллиона изображений препаратов с различными типами тканей и методами окрашивания, модели Hibou научились извлекать надежные и обобщаемые признаки.

Представлено три модели: Hibou-B, Hibou-L и CellVit-Hibou-L:

🟢Hibou-B и Hibou-L различаются по размеру и сложности, они основаны на ViT-B/14 и ViT-L/14 архитектурах соответственно.
Они созданы на фреймворке DINOv2 на специальном наборе аугментированных данных, адаптированных для лучшего обобщения (случайные вращения, перевороты, дрожание цвета и технику вариативного окрашивания тканей RandStainNA)

🟠CellVit-Hibou-L - дополнительно обученная на фреймфорке CellViT Hibou-L с использованием корпуса данных PanNuke для сегментации и классификации клеток тканей. Модель может применятся для идентификации отдельных ядер клеток и анализа ядерной морфологии.

Семейство Hibou достиглj SOTA-результатов в задачах классификации на фрагментарном уровне, продемонстрировав способность точно классифицировать различные типы тканей и выявлять тонкие аномалии.


▶️ Использование моделей Hibou-B и Hibou-L возможно с HuggingFace Transformers или прямым инференсом модуля hibou.

▶️Для использование гибридной модели CellVit-Hibou-L следуйте последовательности из этого ipynb.


📌Лицензирование кода : Apache 2.0 License.

📌Лицензирование моделей:  Apache 2.0 License и CC-BY-NC-SA-4.0 License (CellVit-Hibou-L) .



🟡Arxiv
🟡Набор моделей
🖥Github [ Stars: 39 | Issues: 0 | Forks: 4]


@ai_machinelearning_big_data

#AI #HIBOU #ViT #ML #Histopathology