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Dinov2 Base Xray 224
AIMI基礎模型集是斯坦福大學AIMI團隊開發的放射學領域基礎模型合集，專注於醫學影像分析任務。
下載量 32.11k
發布時間 : 2/8/2024
模型概述
該模型集包含針對放射學領域優化的基礎模型，可用於醫學影像的分析和處理。
模型特點
放射學領域優化
專門針對放射學影像數據進行優化，適合醫學影像分析任務
基於DINOv2架構
採用先進的DINOv2視覺模型架構，具有強大的特徵提取能力
模型能力
醫學影像分析
X光片特徵提取
放射學圖像分類
使用案例
醫療診斷
X光片異常檢測
分析X光片以檢測可能的異常或病變
醫學影像分類
對不同類型的醫學影像進行分類
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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
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Transformers 支持多種語言L
scb10x
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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 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
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 中文
R
uer
2,694
98