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Vision Transformer Fmri Classification Ft
V
Vision Transformer Fmri Classification Ft
由shivkumarganesh開發
基於Vision Transformer架構的fMRI圖像分類模型，通過HuggingPics自動生成
下載量 82
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型是一個用於fMRI（功能性磁共振成像）圖像分類的Vision Transformer模型，經過微調以適應特定分類任務。
模型特點
基於Vision Transformer架構
利用Transformer架構處理圖像數據，適合處理fMRI這類高維醫學圖像
高準確率
在測試集上達到約79.56%的分類準確率
易於微調
可通過HuggingPics工具輕鬆創建和微調自己的圖像分類器
模型能力
fMRI圖像分類
醫學圖像分析
基於Transformer的視覺處理
使用案例
醫學影像分析
腦功能狀態分類
通過fMRI圖像對大腦功能狀態進行分類
準確率約79.56%
神經科學研究
認知狀態識別
識別受試者進行不同認知任務時的腦活動模式
精選推薦AI模型
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