Melanoma-Cancer-Image-classification開源模型 - 高效進行黑色素瘤癌症圖像分類，準確率近94%

Melanoma Cancer Image Classification

由Heem2開發

基於Google的ViT模型微調，用於黑色素瘤癌症圖像分類，準確率達93.95%。

下載量 135

發布時間 : 5/29/2024

模型概述

該模型是基於google/vit-base-patch16-224-in21k微調的版本，專門用於黑色素瘤癌症圖像的分類任務。在評估集上表現出色，準確率達到93.95%。

高準確率

在評估集上取得了93.95%的準確率，表現出色。

基於ViT架構

採用Vision Transformer架構，具有強大的圖像處理能力。

微調優化

在基礎模型上進行微調，專門針對黑色素瘤癌症圖像分類任務優化。

圖像分類

黑色素瘤檢測

醫療診斷

皮膚癌篩查

用於輔助醫生進行皮膚癌的早期篩查和診斷。

準確率高達93.95%，可有效輔助診斷。