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-license: cc-by-nc-nd-4.0
----
+---
+language: es
+tags:
+- pytorch
+- image-classification
+license: cc-by-nc-nd-4.0
+pipeline_tag: image-classification
+widget:
+  - src: "sample_image1.jpg"
+    example_title: "Ejemplo de Lesión 1"
+  - src: "sample_image2.jpg"
+    example_title: "Ejemplo de Lesión 2"
+---
+
+# SkinLesionDetector-Transformer
+
+Este es un modelo de clasificación de lesiones en la piel basado en el modelo ViT de Google. Está diseñado para detectar y clasificar lesiones en imágenes de la piel.
+
+## Uso
+
+```python
+from transformers import AutoImageProcessor, ViTForImageClassification
+import torch
+from PIL import Image
+import requests
+
+# Cargar el modelo y el procesador
+model = ViTForImageClassification.from_pretrained("usuario/SkinLesionDetector-Transformer")
+processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("usuario/SkinLesionDetector-Transformer")
+
+# Cargar una imagen de prueba
+image_url = "URL_DE_LA_IMAGEN"
+image = Image.open(requests.get(image_url, stream=True).raw)
+
+# Preprocesar la imagen
+inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
+
+# Hacer la predicción
+outputs = model(**inputs)
+
+# Obtener la clase predicha
+predicted_class = outputs.logits.argmax(-1).item()
+print(f"La clase predicha es: {predicted_class}")