Lingshu 7B
MIT
靈樞是醫療領域的SOTA多模態大語言模型,在醫療視覺問答和報告生成任務中表現卓越。
文本生成圖像
Transformers

L
lingshu-medical-mllm
355
18
Computer Vision Project
Apache-2.0
該模型基於DINOv2架構微調,用於皮膚病變圖像的疾病分類
圖像分類 英語
C
Kar1hik
164
1
Aggregate Segmentation
MIT
基於PyTorch的DeepLabV3Plus圖像分割模型,支持高效的語義分割任務
圖像分割
A
Matiullah2401592
78
1
Or9ksv4
MIT
基於PyTorch的Unet圖像分割模型,支持多種編碼器架構和預訓練權重
圖像分割
O
Diamantis99
78
0
Oxford Pet Segmentation
MIT
基於PyTorch的FPN圖像分割模型,支持多種編碼器架構,適用於語義分割任務。
圖像分割
O
SimonLiao
53
0
H0 Mini
H0-mini是由Owkin和Bioptimus聯合開發的輕量級組織學基礎模型,基於Vision Transformer架構,通過自監督蒸餾方法訓練,適用於病理學圖像分析。
圖像分類
H
bioptimus
89
3
Mammoscreen
Apache-2.0
基於篩查性乳腺X光攝影預測乳腺癌和乳腺密度的集成模型,使用3個不同分辨率的CNN網絡進行推理
圖像分類
Transformers

M
ianpan
76
1
Genmedclip B 16 PMB
MIT
基於open_clip庫的零樣本圖像分類模型,專注於醫療領域的圖像分析
圖像分類
G
wisdomik
408
0
Deeplabv3plus Tu Resnet18
MIT
基於PyTorch的語義分割模型,支持多種編碼器架構
圖像分割
Safetensors
D
smp-test-models
213
0
Fpn Tu Resnet18
MIT
基於PyTorch實現的FPN圖像分割模型,支持多種編碼器架構,適用於語義分割任務。
圖像分割
F
smp-test-models
217
0
Linknet Tu Resnet18
MIT
Linknet是一個基於PyTorch實現的圖像分割模型,適用於語義分割任務。
圖像分割
Safetensors
L
smp-test-models
214
0
Medcsp Clip
MIT
基於CLIP架構的醫學領域零樣本圖像分類模型
文本生成圖像
M
xcwangpsu
91
1
Bio Medical MultiModal Llama 3 8B V1
其他
基於Llama-3-8B-Instruct微調的多模態生物醫學模型,支持文本與圖像處理,適用於生物醫學領域的研究與臨床應用。
圖像生成文本
Transformers

B
ContactDoctor
1,440
122
Virchow
Apache-2.0
Virchow是基於150萬張全切片組織病理學圖像的自監督視覺Transformer預訓練模型,可作為切片級特徵提取器用於計算病理學下游任務。
圖像分類
V
paige-ai
5,121
57
M3D CLIP
Apache-2.0
M3D-CLIP是專為3D醫學影像設計的CLIP模型,通過對比損失實現視覺與語言的對齊。
多模態對齊
Transformers

M
GoodBaiBai88
2,962
9
Dinov2 Base Xray 224
Apache-2.0
AIMI基礎模型集是斯坦福大學AIMI團隊開發的放射學領域基礎模型合集,專注於醫學影像分析任務。
圖像分類
Transformers

D
StanfordAIMI
32.11k
2
Vit Small Patch8 224.lunit Dino
其他
基於視覺變換器(ViT)的圖像分類模型,在3300萬個組織學切片上使用DINO自監督學習方法訓練,適用於病理圖像分類任務。
圖像分類
V
1aurent
167
1
Breast Cancer SAM V1
Apache-2.0
基於Segment Anything Model (SAM)的乳腺癌分割模型,用於醫學影像中的腫瘤區域識別
圖像分割
Transformers 支持多種語言

B
ayoubkirouane
162
11
Some Chives SF
一個用於圖像分割任務的深度學習模型,能夠將圖像中的不同對象或區域進行精確分割。
圖像分割
Transformers

S
TristanPermentier
14
0
Segformer Finetuned Ihc
其他
基於nvidia/mit-b0模型在Isaacks/ihc_slide_tissue數據集上微調的圖像分割模型
圖像分割
Transformers

S
Isaacks
14
0
Clipmd
ClipMD是基於OpenAI的CLIP模型開發的醫療圖文匹配模型,採用滑動窗口文本編碼器,專門用於醫療領域的圖像分類任務。
圖像生成文本
Transformers 英語

C
Idan0405
165
8
Vit Base Patch16 224 In21k GI Diagnosis
Apache-2.0
基於ViT架構的胃腸道圖像分類模型,用於從結腸鏡檢查圖像中診斷多種病症
圖像分類
Transformers 英語

V
DunnBC22
22
1
Densenet121 Res224 Rsna
Apache-2.0
基於DenseNet架構的卷積神經網絡,專為X光圖像分類任務設計,通過密集塊實現層間密集連接。
圖像分類
Transformers

D
torchxrayvision
16
0
Densenet121 Res224 Chex
Apache-2.0
DenseNet121架構的預訓練模型,專用於胸部X光圖像分類任務,具有18個輸出目標。
圖像分類
Transformers

D
torchxrayvision
25
1
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98