该模型是基于Swin Transformer架构的微调版本,专门用于MRI图像分类任务,在评估集上取得了98.07%的准确率。
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发布时间 : 6/18/2022
模型简介
这是一个基于Swin Transformer Tiny架构的计算机视觉模型,经过微调后专门用于医学MRI图像的分类任务。
模型特点
高准确率
在MRI图像分类任务上达到98.07%的准确率
基于Swin Transformer
采用先进的Swin Transformer架构,适合处理视觉任务
医学图像专用
专门针对MRI医学图像进行优化
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
医疗诊断
MRI图像分类
对医学MRI图像进行分类识别
准确率达到98.07%
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