Vit Finetuned Chest Xray Pneumonia
V
Vit Finetuned Chest Xray Pneumonia
nickmuchiによって開発
Vision Transformer (ViT)アーキテクチャを基に微調整した胸部X線肺炎検出モデルで、肺炎検出タスクにおいて95.51%の精度を達成しています。
ダウンロード数 928
リリース時間 : 3/9/2022
モデル概要
このモデルはgoogle/vit-base-patch16-224-in21kを胸部X線肺炎データセットで微調整したバージョンで、胸部X線画像から肺炎を検出するために特別に設計されています。
モデル特徴
高精度
評価データセットで95.51%の精度を達成し、優れた性能を発揮します。
ViTアーキテクチャ採用
先進的なVision Transformerアーキテクチャを採用し、医療画像処理に適しています。
微調整学習
専門的な胸部X線データセットで微調整され、肺炎検出タスクに最適化されています。
モデル能力
胸部X線画像分類
肺炎検出
医療画像分析
使用事例
医療診断
肺炎補助診断
医師がX線画像中の肺炎症状を迅速に識別するのを支援
精度95.51%
医療画像スクリーニング
大規模な胸部X線画像の初期スクリーニングに使用
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