| tags: | |
| - image-classification | |
| - pytorch | |
| - medical | |
| library_name: timm | |
| classes: | |
| - Chickenpox | |
| - Cowpox | |
| - HFMD | |
| - Healthy | |
| - Measles | |
| - Monkeypox | |
| # Mpox Detection Model | |
| Ce modèle est un Vision Transformer (ViT) finetuné pour détecter différentes maladies de la peau, notamment la variole du singe (Mpox). | |
| ## Classes | |
| Le modèle peut classifier les images dans les catégories suivantes : | |
| - Chickenpox (Varicelle) | |
| - Cowpox (Variole bovine) | |
| - HFMD (Syndrome pieds-mains-bouche) | |
| - Healthy (Sain) | |
| - Measles (Rougeole) | |
| - Monkeypox (Variole du singe) | |
| ## Usage | |
| ```python | |
| import torch | |
| from models import create_model | |
| from torchvision import transforms | |
| from PIL import Image | |
| # Charger le modèle | |
| model = create_model(pretrained=False) | |
| model.load_state_dict(torch.load("best_mpox_model.pth")) | |
| model.eval() | |
| # Prétraitement | |
| transform = transforms.Compose([ | |
| transforms.Resize((224, 224)), | |
| transforms.ToTensor(), | |
| transforms.Normalize([0.5]*3, [0.5]*3) | |
| ]) | |
| # Prédiction | |
| img = Image.open("path/to/image.jpg") | |
| img_t = transform(img).unsqueeze(0) | |
| output = model(img_t) | |
| predicted_idx = output.argmax(1).item() | |
| print(predicted_idx) | |
| ``` | |