yaLLMan/dinov2-lora-chexpert

DINOv2-Base + LoRA × CheXpert (3000 örnek)

Base model: facebook/dinov2-base Fine-tuning yöntemi: LoRA (r=16, alpha=32, target_modules=["query","value"]), ardından base ağırlıklara merge edilmiştir — bu repo'yu yüklemek için peft kütüphanesine ihtiyaç YOKTUR. Eğitim verisi: CheXpert train setinden rastgele {N_TRAIN_SAMPLES} örnek Best Val Mean AUC: {best_auc:.4f} Label policy: U-Ones (uncertain -> positive)

Kullanım

from transformers import AutoModel, AutoImageProcessor

model     = AutoModel.from_pretrained("{REPO_ID}", trust_remote_code=True)
processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("{REPO_ID}")

Labels

{chr(10).join(f'- ' + l for l in LABELS)}