模型简介
该模型是针对免疫组织化学(IHC)切片组织图像分割任务进行优化的SegFormer模型，适用于医学图像分析领域。
模型特点
医学图像专用
针对IHC切片组织图像进行优化，适合医学图像分析场景
轻量级架构
基于mit-b0的轻量级SegFormer架构，计算效率较高
端到端训练
完整训练流程，包括多项式学习率调度等优化技术
模型能力
医学图像分割
组织区域识别
背景与组织区分
使用案例
医学影像分析
IHC切片组织分割
对免疫组织化学染色的组织切片进行精确分割
评估损失0.0326
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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