MedICap是一款医疗影像描述生成编码器-解码器模型，在ImageCLEFmedical Caption 2023挑战赛中荣获冠军。
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发布时间 : 9/3/2023
模型简介
MedICap主要用于从医疗影像生成描述性文本，帮助医生和研究人员更好地理解和记录影像内容。
模型特点
医疗影像描述生成
能够从医疗影像中生成准确的描述性文本。
比赛冠军模型
在ImageCLEFmedical Caption 2023挑战赛中荣获冠军。
编码器-解码器架构
采用编码器-解码器架构，有效处理视觉和语言信息。
模型能力
医疗影像分析
文本生成
视觉-语言理解
使用案例
医疗影像分析
放射影像描述
为X光、CT等放射影像生成描述性报告。
在ImageCLEFmedical Caption 2023挑战赛中表现优异。
医学研究辅助
帮助研究人员快速获取影像内容的文本描述。
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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