Aller au contenu
ModelPrésentéExterne
Browse files

Deteksi Jantung Acdc Unet

bestmodelultimatee.pt: Adalah bobot (weights) model terbaik yang didapatkan setelah proses training. ACDC-UNET.ipynb: File Jupyter Notebook yang berisi seluruh kode mulai dari preprocessing, training, hingga testing....

TypeOtherVersionRevision 4c50083CClasse

Source du modèle

Type
Other
Taille du fichier
594 KB–7,40 MB
Version
vRevision 4c50083
Mis à jour
16 sept. 2026
Téléchargements
0
Source
Hugging Face

Description de la source

isi repositori

  1. best_model_ultimatee.pt: Adalah bobot (weights) model terbaik yang didapatkan setelah proses training.
  2. ACDC-UNET.ipynb: File Jupyter Notebook yang berisi seluruh kode mulai dari preprocessing, training, hingga testing.
  3. requirements.txt: Daftar library yang dibutuhkan untuk menjalankan kode.
  4. 'patient101_frame.h5': Contoh Testing

Detail Dataset

Model ini dilatih menggunakan dataset ACDC (Automated Cardiac Diagnosis Challenge).

  • Ukuran Gambar Input: 256x256 pixel
  • Jumlah Data Training: 1.529 gambar file irisan jantung 2D
  • Jumlah Data Validasi: 383 gambar file irisan jantung 2D
  • Jumlah Data Testing: 100 file Volume 3D

Detail Eksperimen (Training)

  • Arsitektur Model: U-Net
  • Epoch: 100
  • Batch Size: 4

Sources

1 source
Hugging FacePrincipalVersion 4c5008317092295ae0aec2ec1e6616f558a1e1ad
huggingface.co/kholisa/deteksi-jantung-acdc-unet/tree/4c5008317092295ae0aec2ec1e6616f558a1e1ad

Vérifié 1 sept.

Download files

Artefacts du modèle

3 artefacts

best_model_ultimatee.pt

pt · 7,40 MB · SHA-256 9271393aaa93…03af · Hugging Face

Download file

patient101_frame01.h5

h5 · 638 KB · SHA-256 b0b4763dcb00…98d4 · Hugging Face

Download file

patient101_frame14.h5

h5 · 594 KB · SHA-256 4fc44007bec5…64e0 · Hugging Face

Download file

Extraits de sources

2 extraits

--- license: mit language: - id pipeline_tag: image-segmentation tags: - image-segementation - object-detection - unet --- ## isi repositori 1. `best_model_ultimatee.pt`: Adalah bobot (*weights*) model terbaik yang didapatkan setelah proses *training*. 2. `ACDC-UNET.ipynb`: File *Jupyter Notebook* yang berisi seluruh kode mulai dari *preprocessing*, *training*, hingga *testing*. 3. `requirements.txt`: Daftar *library* yang dibutuhkan untuk menjalankan kode. 4. 'patient101_frame.h5': Contoh Testing ## Detail Dataset Model ini dilatih menggunakan dataset ACDC (Automated Cardiac Diagnosis Challenge). - **Ukuran Gambar Input:** 256x256 pixel - **Jumlah Data Training:** 1.529 gambar file irisan jantung 2D - **Jumlah Data Validasi:** 383 gambar file irisan jantung 2D - **Jumlah Data Testing:** 100 file Volume 3D ## Detail Eksperimen (Training) - **Arsitektur Model:** U-Net - **Epoch:** 100 - **Batch Size:** 4

Source context: 0 downloads · 0 likes · Pipeline image-segmentation · Repo kholisa/deteksi-jantung-acdc-unet