Melanoma - Cancer - Image - classificationオープンソースモデル - 黒色腫癌画像の分類を効率的に行い、精度は約94%に近い

Melanoma Cancer Image Classification

Heem2によって開発

GoogleのViTモデルを微調整したもので、メラノーマ癌画像分類に使用され、精度は93.95%です。

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リリース時間 : 5/29/2024

モデル概要

このモデルはgoogle/vit-base-patch16-224-in21kを微調整したバージョンで、メラノーマ癌画像の分類タスクに特化しています。評価セットで優れた性能を示し、精度は93.95%に達しました。

高精度

評価セットで93.95%の精度を達成し、優れた性能を示しています。

ViTアーキテクチャ採用

Vision Transformerアーキテクチャを採用しており、強力な画像処理能力を備えています。

微調整最適化

ベースモデルを微調整し、メラノーマ癌画像分類タスクに特化して最適化されています。

画像分類

メラノーマ検出

医療診断

皮膚癌スクリーニング

医師が皮膚癌の早期スクリーニングや診断を支援するために使用されます。

精度は93.95%と高く、診断を効果的に支援できます。