Deta Resnet 50 Finetuned Blood Cell 10epochs
DETA-ResNet-50アーキテクチャを血球物体検出データセットでファインチューニングしたモデルで、医療画像解析に適しています
ダウンロード数 23
リリース時間 : 10/16/2023
モデル概要
このモデルはDETA-ResNet-50アーキテクチャを血球物体検出タスクでファインチューニングしたバージョンで、主に医療画像中の血球認識と位置特定に使用されます
モデル特徴
医療画像解析
血球検出タスクに特化して最適化されています
ResNet-50ベース
成熟したResNet-50アーキテクチャをベースモデルとして採用
10エポックのファインチューニング
血球データセットで10エポックのファインチューニングを実施
モデル能力
血球検出
医療画像解析
物体位置特定
使用事例
医療診断
血球計数
医療画像中の血球を自動検出・計数
異常血球検出
画像中の異常な血球形態を識別
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98