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醫學圖像文本對齊

# 醫學圖像文本對齊

Whylesionclip
MIT
WhyLesionCLIP是基於OpenCLIP (ViT-L/14)微調的皮膚病變圖像與文本描述對齊模型,在ISIC數據集上訓練,支持零樣本皮膚病變分類。
文本生成圖像
W
yyupenn
339
0
Biomedclip Vit Bert Hf
MIT
基於PyTorch和Huggingface框架實現的BiomedCLIP模型,復現了原版microsoft/BiomedCLIP-PubMedBERT_256-vit_base_patch16_224模型
多模態融合 Transformers English
B
chuhac
4,437
1
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專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型 Transformers Supports Multiple Languages
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers English
C
ToddGoldfarb
2,691
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Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 Chinese
R
uer
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