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Brain Tumor Classification Using Swin Transformer
該模型是基於Swin Transformer架構的腦腫瘤圖像分類模型，在圖像分類任務上表現出色，準確率達到99.49%。
下載量 103
發布時間 : 1/25/2023
模型概述
這是一個微調後的Swin Transformer模型，專門用於腦腫瘤圖像的分類任務。模型在評估集上表現出接近完美的分類性能。
模型特點
高精度分類
在腦腫瘤分類任務上達到99.49%的準確率、F1分數、召回率和精確率
基於Swin Transformer
採用先進的Swin Transformer架構，適合處理視覺任務
高效微調
在預訓練模型基礎上僅需少量訓練即可獲得優異性能
模型能力
醫學圖像分類
腦腫瘤識別
圖像特徵提取
使用案例
醫療診斷
腦腫瘤篩查
用於輔助醫生識別腦腫瘤類型
分類準確率99.49%
醫學影像分析
自動分析MRI等醫學影像中的異常情況
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