基于mriDataSet数据集对facebook/deit-base-distilled-patch16-224进行微调的图像分类模型，准确率达99.01%
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发布时间 : 7/1/2022
模型简介
该模型是基于Vision Transformer架构的图像分类模型，专门针对MRI图像分类任务进行了微调
模型特点
高准确率
在MRI图像分类任务上达到99.01%的准确率
基于Vision Transformer
采用先进的Transformer架构进行图像处理
高效微调
仅需2个训练轮次即可达到高性能
模型能力
医学图像分类
MRI图像分析
图像特征提取
使用案例
医疗影像分析
MRI图像分类
对MRI扫描图像进行分类诊断
准确率99.01%
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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