基于LeViT-128架构的视觉Transformer模型，针对中风二分类检测任务进行微调
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发布时间 : 3/17/2025
模型简介
该模型是在ImageNet-1k预训练的LeViT-128基础上，使用脑中风二分类数据集进行微调的图像分类模型，可用于医学影像中的中风检测
模型特点
轻量级视觉Transformer
基于LeViT架构，在保持较高性能的同时降低计算复杂度
医学影像专用
针对脑中风检测任务进行优化，适合医学影像分析场景
高效微调
使用迁移学习技术，在有限医学数据上实现高效微调
模型能力
医学图像分类
中风检测
二分类任务处理
使用案例
医疗诊断
脑中风辅助诊断
通过医学影像分析辅助医生进行脑中风诊断
在测试集上达到85.98%的准确率
医学影像筛查
用于大规模脑中风病例的初步筛查
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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