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rad-dino
MicrosoftRAD-DINO is a vision transformer model trained to encode chest X-rays using the self-supervised learning method DINOv2. RAD-DINO is described in detail in Exploring Scalable Medical Image Encoders Beyond Text Supervision (F. Pérez-García, H. Sharma, S. Bond-Taylor, et al., 2025). - **Developed by:** Microsoft Health Futures - **Model type:** Vision transformer - **License:** MIT - **Finetuned from model:** `dinov2-base`
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MicrosoftRAD-DINO-MAIRA-2 is a vision transformer model trained to encode chest X-rays using the self-supervised learning method DINOv2. RAD-DINO-MAIRA-2 is a variant of RAD-DINO, which is described in detail in RAD-DINO: Exploring Scalable Medical Image Encoders Beyond Text Supervision (F. Pérez-García, H. Sharma, S. Bond-Taylor, et al., 2024). RAD-DINO-MAIRA-2 is the version of RAD-DINO used in MAIRA-2: Grounded Radiology Report Generation (S. Bannur, K. Bouzid, et al., 2024). Relative to RAD-DINO, it was trained on more data. RAD-DINO-MAIRA-2 is shared for research purposes only. It is **not meant to be used for clinical practice**.
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MicrosoftResNet model trained on imagenet-1k. It was introduced in the paper Deep Residual Learning for Image Recognition and first released in this repository. Disclaimer: The team releasing ResNet did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team. ResNet introduced residual connections, they allow to train networks with an unseen number of layers (up to 1000). ResNet won the 2015 ILSVRC & COCO competition, one important milestone in deep computer vision.
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MicrosoftResNet model pre-trained on ImageNet-1k at resolution 224x224. It was introduced in the paper Deep Residual Learning for Image Recognition by He et al. Disclaimer: The team releasing ResNet did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team. ResNet (Residual Network) is a convolutional neural network that democratized the concepts of residual learning and skip connections. This enables to train much deeper models.
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