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Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Brain Tumor
V

Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Brain Tumor

amjadfqsによって開発
このモデルはGoogleのViTベースモデルを脳腫瘍画像データセットでファインチューニングしたバージョンで、脳腫瘍画像分類タスクに使用され、テストセットでの精度は93.16%です。
画像分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#脳腫瘍分類#高精度医療画像#ViTファインチューニングモデル
ダウンロード数 41
リリース時間 : 2/16/2023

モデル概要

Vision Transformerアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、特に脳腫瘍識別タスク向けにファインチューニングされており、医療画像分析分野に適しています。

モデル特徴

高精度分類
脳腫瘍テストセットで93.16%の分類精度を達成
事前学習モデルのファインチューニング
大規模な事前学習済みViTモデルを基にドメイン適応
医療画像最適化
特に脳腫瘍識別タスク向けに最適化

モデル能力

医療画像分類
脳腫瘍識別
画像特徴抽出

使用事例

医療診断
脳腫瘍補助診断
MRI画像から脳腫瘍のタイプを自動識別
テストセット精度93.16%
医学研究
医療画像分析
脳腫瘍関連研究のための画像分類タスクに使用
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