연구팀이 Monkeypox 진단 AI 모델 Tri-Net v2의 오픈소스 구현체를 공개했어요. Scientific Reports 논문과 연동되며, 누구나 재현·검증·확장 가능합니다. 데이터 누수 방지 파이프라인, 다양한 CNN 백본, Grad-CAM 설명 가능성 등의 특징을 제공합니다.
Leakage-free 데이터 준비 파이프라인, ConvNeXt-Tiny, DenseNet201, Inception-ResNetV2 등 다양한 CNN 백본을 지원합니다. PyPI 패키지로 설치 가능하며, CLI를 통해 학습, 추론, 벤치마킹이 가능합니다.
GitHub Actions CI, Docker 지원으로 재현성을 높였으며, 논문은 첫 주에만 1,100회 이상의 조회수를 기록했습니다. 코드 품질, 재현성, 개선 아이디어에 대한 피드백을 환영합니다.