模型简介
该模型是基于OpenAI CLIP架构的变体，专门针对医学图像分类任务进行了优化。它能够实现零样本图像分类，即无需特定任务的训练即可对新类别进行分类。
模型特点
医学领域优化
针对医学图像特点进行了专门优化，适合处理医学影像数据
零样本学习
无需特定任务的训练即可对新类别进行分类
多模态理解
能够同时理解图像和文本信息，建立视觉-语言关联
模型能力
医学图像分类
跨模态检索
零样本学习
使用案例
医疗影像分析
医学影像分类
对X光、CT等医学影像进行分类识别
病理图像分析
识别病理切片中的异常组织
医学研究
医学图像检索
根据文本描述检索相关医学图像
Safetensors精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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