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Stool Condition Classification

由hossay開發
基於Google的ViT模型微調,用於糞便圖像分類,準確率達94.17%
下載量 110
發布時間 : 1/3/2024

模型概述

本模型是基於Google的ViT模型在糞便圖像數據集上微調的版本,主要用於醫療健康領域的糞便狀態自動分類。

模型特點

高準確率
在評估集上達到94.17%的準確率和93.02%的F1值
醫療應用
專為醫療健康領域的糞便狀態分析設計
基於ViT架構
採用先進的Vision Transformer架構進行圖像分類

模型能力

糞便圖像分類
醫療圖像分析
健康狀態評估

使用案例

醫療健康
糞便狀態自動診斷
自動識別和分類糞便樣本的健康狀態
準確率94.17%,F1值93.02%
健康監測
用於個人健康監測和疾病早期篩查
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