Histo Train Vit
Apache-2.0
google/vit-base-patch16-224を微調整した画像分類モデルで、評価セットで82.5%の精度を達成
画像分類
Transformers

H
tcvrishank
18
0
Histo Train Swin
Apache-2.0
このモデルはSwin Transformerアーキテクチャをファインチューニングした画像分類モデルで、評価セットで90%の精度を達成しました。
画像分類
Transformers

H
tcvrishank
16
0
Histo Train Segformer
その他
SegFormerアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、imagefolderデータセットでファインチューニングされ、精度87.5%を達成
画像分類
Transformers

H
tcvrishank
14
0
Octfusion Exp1 HKDB Synthetic
OCTFusionはPyTorchベースの画像分類モデルで、合成データにおいて100%の精度を達成しました。
画像分類
Transformers

O
g30rv17ys
33
0
Octfusion Exp1 HKDB Unbalanced
OCTFusionはPyTorchベースの画像分類モデルで、不均衡データセットで80%の精度を達成しました。
画像分類
Transformers

O
g30rv17ys
34
0
Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Mri
Apache-2.0
このモデルはSwin Transformerアーキテクチャを基にした微調整版で、MRI画像分類タスク専用に設計されており、評価セットで98.07%の精度を達成しました。
画像分類
Transformers

S
raedinkhaled
14
1
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