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Brain Tumor Classification Using Swin Transformer
このモデルはSwin Transformerアーキテクチャに基づく脳腫瘍画像分類モデルで、画像分類タスクにおいて優れた性能を発揮し、精度は99.49%に達します。
ダウンロード数 103
リリース時間 : 1/25/2023
モデル概要
これは微調整されたSwin Transformerモデルで、脳腫瘍画像の分類タスク専用に設計されています。評価データセットにおいてほぼ完璧な分類性能を示します。
モデル特徴
高精度分類
脳腫瘍分類タスクにおいて99.49%の精度、F1スコア、再現率、適合率を達成
Swin Transformerベース
先進的なSwin Transformerアーキテクチャを採用し、視覚タスクの処理に適している
効率的な微調整
事前学習済みモデルを基に、少量のトレーニングで優れた性能を獲得
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
脳腫瘍スクリーニング
医師が脳腫瘍のタイプを識別するのを支援
分類精度99.49%
医療画像分析
MRIなどの医療画像における異常を自動分析
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