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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。
ダウンロード数 135
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。

モデル特徴

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。

モデル能力

画像分類
メラノーマ検出

使用事例

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。
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