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Vit Large Patch32 384 Melanoma

由UnipaPolitoUnimore開發
基於Google的ViT-Large模型微調的黑色素瘤圖像分類模型,在評估集上達到82.73%的準確率
下載量 100
發布時間 : 11/16/2022

模型概述

該模型是基於Vision Transformer架構的醫學圖像分類模型,專門針對黑色素瘤檢測任務進行了微調。

模型特點

高精度分類
在黑色素瘤分類任務上達到82.73%的準確率
基於Transformer架構
採用先進的Vision Transformer架構,適合處理醫學圖像
小批量訓練優化
通過梯度累積技術實現了有效的訓練過程

模型能力

皮膚病變圖像分類
醫學圖像分析
黑色素瘤檢測

使用案例

醫療診斷
皮膚癌篩查
用於輔助醫生進行皮膚病變的初步篩查
準確率82.73%
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