Downloads · 30 days
0
mitoz-tespit-modulleri
tunahangkrr/mitoz-tespit-modulleri
mitoz-tespit-modulleri is a object detection model from tunahangkrr. Use it when you need objects located in an image. It is set up for pytorch. The card lists the license as other.
Tam slayt görüntülerinde mitoz tespiti için eğitilmiş iki modül. İkisi de tek başına çalışmaz: donuk taban modellerin üzerine takılır ve bu depo yalnızca bizim eğittiğimiz ağırlıkları içerir.
Access
Public
Updated Sep 4, 2026
Repo size
205 MB
Likes
0
Public
Repo makeup
Click a slice to open those files.
.pt238 MB · 100%
At a glance
- Task
- Object Detection
- Library
- pytorch
- License
- other
- Access
- Public
- Created
- Sep 4, 2026
- Updated
- Sep 4, 2026
- SHA
- a3e9a904
Model card
From the Hugging Face model README
Mitoz Tespit Modülleri — Koşullandırma ve Yanlış Alarm Eleme
Tam slayt görüntülerinde mitoz tespiti için eğitilmiş iki modül. İkisi de tek başına çalışmaz: donuk taban modellerin üzerine takılır ve bu depo yalnızca bizim eğittiğimiz ağırlıkları içerir.
Mimarideki yer:
TITAN ──► slayt bağlamı ──► [KOŞULLANDIRMA] ──► FCOS piramidi ──► aday
│
[YANLIŞ ALARM ELEME] ◄──┘
CONCH v1.5 + LoRA
│
harman skoru ──► karar
1. Koşullandırma modülü
TITAN'ın çıkardığı slayt/bölge bağlamını FCOS'un öznitelik piramidine FiLM modülasyonu + uzamsal kapı olarak taşır.
| Kodlayıcı | 1.194.880 parametre |
| Kaynaştırıcı | 1.201.664 parametre |
| Girdi | 46 tümör tipi, 23 organ |
| FiLM sınırı | tanh (β kullanılmıyor) |
| Üretim ağırlığı | kosullandirma_final_epok07.pt |
Sıfır başlatmalıdır. Kaynaştırıcı sıfırdan başlar; bağlam ataması kaldırıldığında ağ birebir baseline FCOS'a döner. Bu, koşullandırmanın karara katkısının kesin olarak ölçülebilmesini sağlar — karşıolgusal yaklaşık değil, tamdır.
Epok başarımları (doğrulama)
| epok | AP | F1 | aday recall | aday sayısı | precision |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0,0772 | 0,1496 | 0,7277 | 8785 | 0,1434 |
| 2 | 0,3702 | 0,1017 | 0,4330 | 183 | 1,0000 |
| 3 | 0,7448 | 0,6967 | 0,9509 | 1466 | 0,6439 |
| 4 | 0,6363 | 0,4950 | 0,6964 | 216 | 0,9494 |
| 5 | 0,6854 | 0,6538 | 0,7857 | 324 | 0,8500 |
| 6 | 0,7081 | 0,6577 | 0,8080 | 327 | 0,8299 |
| 7 | 0,7096 | 0,6573 | 0,7902 | 293 | 0,8864 |
| 8 | 0,7201 | 0,7156 | 0,8393 | 426 | 0,7626 |
| 9 | 0,7259 | 0,7196 | 0,8482 | 403 | 0,7549 |
| 10 | 0,7143 | 0,6935 | 0,8170 | 334 | 0,7931 |
Neden epok07? AP ve F1 bakımından epok09 daha yüksektir. Üretim yine de
epok07 kullanır: harman ağırlığı (w = 0,50) ve karar eşiği (0,3974) çapraz
doğrulamayla onun üzerinde kalibre edilmiştir. Başka bir epok'a geçmek
bu kalibrasyonu geçersiz kılar; geçilecekse eşik yeniden belirlenmelidir.
Tüm epoklar ablasyon/ altında verilmiştir.
2. Yanlış alarm eleme modülü
CONCH v1.5 üzerine LoRA + sınıflandırma başlığı. Aday konumdan çıkarılan 29,1 µm'lik kırpıntıya mitoz olasılığı verir.
| LoRA | r=16, 2.359.296 parametre |
| Başlık | 1.023.619 parametre |
| Girdi | 1792 boyut, gizli katman 512 |
| Bağlam | 1537 boyut, yerel kip |
| Üretim ağırlığı | yeniden_sinif_lora_v5.pt |
Bu modül de sıfır başlatmalıdır: LoRA ölçeği sıfırlandığında model uyarlanmamış CONCH'a döner.
Gerekli taban modeller — bu depoda YOKTUR
Üçü de üçüncü taraf ağırlıklarıdır ve lisansları yeniden dağıtıma izin vermez. Kullanıcı kendi temin etmelidir.
FCOS dedektörü
Değiştirilmemiştir; koşullandırma onun içine değil üzerine takılır.
dosya : FCOS_x101.ckpt
kaynak : https://github.com/DeepMicroscopy/MIDOG25_T1_reference_docker
/releases/download/v1.0.0/FCOS_x101.ckpt
boyut : 1.139.301.593 bayt
sha256 : 11d573409b6a761edc03946b1f7b88443d00df0db1c2e07989a27a0bda66c33e
Doğrulama:
sha256sum FCOS_x101.ckpt
# 11d573409b6a761edc03946b1f7b88443d00df0db1c2e07989a27a0bda66c33e olmalı
CONCH v1.5 ve TITAN
Her ikisi de Mahmood Lab tarafından yayımlanır ve Hugging Face üzerinde kapılı erişimdedir; kullanım için ayrıca başvurulması gerekir. Ticari olmayan kullanım şartlarına tabidir.
Çalışma koşulları
| Tespit çözünürlüğü | 0,25 µm/px (sabit) |
| Tespit penceresi | 448 px |
| Kırpıntı | 29,1 µm, 448 px'e ölçeklenir |
| Harman | harman = s^(1-w) · p^w, w = 0,50 |
| Karar eşiği | 0,3974 |
Bu değerler birlikte kalibre edilmiştir; biri değişirse diğerleri yeniden belirlenmelidir.
Eğitim verisi
- MIDOG++ — çok merkezli mitoz veri kümesi
- MITOS_WSI — CMC ve CCMCT tam slayt koleksiyonları
ablasyon/kosullandirma/ altındaki *_wsi_* ağırlıkları yalnızca tam
slayt verisiyle yapılmış ayrı bir koşudur.
Sınırlar
- Tanı aracı değildir. Araştırma amaçlıdır; klinik kullanım için doğrulanmamıştır.
- Yalnızca 0,25 µm/px ve 29,1 µm kırpıntı için kalibredir. Başka çözünürlüklerde mutlak olasılıklar kalibre sayılmaz.
- Doğrulama başarımları yukarıdaki veri kümeleri üzerindedir; farklı boyama, tarayıcı veya merkez koşullarında başarım düşebilir.
Lisans ve atıf
Bu depodaki ağırlıklar araştırma amaçlıdır. Taban modellerin lisansları ayrıca geçerlidir ve daha kısıtlayıcı olan hüküm bağlayıcıdır.
TÜBİTAK destekli araştırma projesi kapsamında üretilmiştir.
- Task
- Object Detection
- Library
- pytorch
- License
- other
- Created
- Sep 4, 2026
- Updated
- Sep 4, 2026