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Diabetic Retinopathy 224 Procnorm Vit
基于Google的ViT模型微调，用于糖尿病视网膜病变分类任务，准确率74.31%
下载量 110
发布时间 : 4/30/2023
模型简介
该模型是基于Vision Transformer (ViT)架构的糖尿病视网膜病变分类器，通过对眼底图像进行分析，帮助识别糖尿病引起的视网膜病变。
模型特点
高精度分类
在糖尿病视网膜病变数据集上达到74.31%的准确率
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构，利用自注意力机制处理图像
迁移学习
基于预训练的ViT模型进行微调，有效利用大规模预训练知识
模型能力
糖尿病视网膜病变分类
医学图像分析
眼底图像识别
使用案例
医疗诊断辅助
糖尿病视网膜病变筛查
自动分析眼底图像，识别糖尿病引起的视网膜病变
验证集准确率74.31%
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