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Virchow2

paige-aiによって開発
Virchow2は310万枚の全スライド病理画像に基づく自己監督型ビジョントランスフォーマー事前学習モデルで、スライドレベル特徴抽出器として計算病理学タスクに使用可能
ダウンロード数 16.76k
リリース時間 : 8/5/2024

モデル概要

このモデルは画像特徴バックボーンネットワークで、主に病理学分野の画像特徴抽出に用いられ、下流タスクへの凍結または微調整方式での適応をサポート

モデル特徴

大規模事前学習
310万枚の全スライド病理画像に基づく自己監督事前学習を実施
多解像度サポート
5倍-40倍の多解像度サンプリング入力をサポート
改良訓練方法
改良版DINOv2目的関数を採用、Koleo正則化を核密度推定に置換、拡張コンテキストシフト増強を使用
効率的特徴抽出
2560次元画像埋め込みを生成可能、混合精度加速をサポート

モデル能力

病理画像特徴抽出
全スライド分類
下流タスク微調整

使用事例

医学研究
病理スライド分析
凍結特徴抽出器としてスライド/全スライド分類に使用
様々な計算病理学下流タスクで最先端性能を達成
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