# 医療画像認識

open_clipライブラリを基にしたゼロショット画像分類モデルで、医療分野の画像分析に特化

このモデルはfacebook/detr-resnet-50をblood-cell-object-detectionデータセットでファインチューニングしたバージョンで、血球オブジェクト検出タスクに使用されます。

これはAutoTrainで訓練された二元分類モデルで、主に画像分類タスクに使用され、高い精度と再現率を備えています。

このモデルはGoogleのViTベースモデルを脳腫瘍画像データセットでファインチューニングしたバージョンで、脳腫瘍画像分類タスクに使用され、テストセットでの精度は93.16%です。

これはAutoTrainでトレーニングされた多クラス画像分類モデルで、組織病理学画像分析専用です。

これは歯の健康状態を分類する画像分類モデルで、健康な歯、欠損歯、虫歯の3つの状態を識別できます。

PyTorchベースの画像分類モデルで、歯の健康状態を識別するために使用されます