NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)
nct-crc-he-resnet50-tissueResNet50 fine-tuned on the NCT-CRC-HE-45K colorectal histology dataset. It sorts an H&E tissue patch into nine classes: adipose (ADI), background (BACK), debris (DEB), lymphocytes (LYM), mucus (MUC), smooth muscle (MUS), normal mucosa (NORM), stroma (STR) and tumor epithelium (TUM). Research use only, not a diagnostic device.
- الحالة
- غير متاح
- Input → output
- نص + صورة → صورة
- مطور
- Community
- تم التحديث
- 23 سبتمبر 2026
NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) غير متاح حالياً
يمكنك قراءة التفاصيل على هذه الصفحة. اختر أحد البدائل المتاحة أدناه لتشغيل نموذج مماثل على الفور.
انتقل إلى البدائلنماذج قابلة للمقارنة
الكل في هذه الفئة- FLUX 1.1 ProBlack Forest Labs
Black Forest Labs' flagship text-to-image model. Faster generation than FLUX.1 Pro at higher prompt adherence, with strong photorealism and reliable spatial composition. Runs as a hosted Replicate model.
0.048 US$/صورة
قارن NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) مع FLUX 1.1 Pro - Flux 1.1 Pro UltraBlack Forest Labs
FLUX 1.1 Pro in ultra mode. Up to 4 megapixel images with raw mode for photorealism.
- Flux DevBlack Forest Labs
Black Forest Labs' development model. Fast, high-quality image generation with LoRA support.
0.0384 US$/صورة
قارن NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) مع Flux Dev
Playground
جرّب NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)
الإدخال والإخراج
غير متاح حالياً.
ساحة اللعب معطلة. يمكنك العثور على نماذج مماثلة في نفس الفئة: استعرض البدائل
هذا التشغيل
لا يوجد سعر – غير متاح حالياً.
جديد هنا؟
10 رصيد مجاني (0.10 US$) عند التسجيل باستخدام Google
قابل للاستخدام 24 ساعة بعد التسجيل، حتى 5 تشغيل يومياً وبحد أقصى 2 رصيد لكل تشغيل. طرق تسجيل الدخول الأخرى تبدأ بدون رصيد.
حول NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)
NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) هو نموذج من Community في فئة توليد الصور. NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) غير متاح حالياً على Railwail.
التسعير
غير متاح حالياً. لا يوجد سعر لهذا النموذج في الوقت الحالي، لذا لا يمكن تشغيله.
API
لا يوجد مثال API موثق
API العام يمرر صيغة إدخال مختلفة عما يحتاجه هذا النموذج. استخدم ساحة الاختبار أعلاه.
المواصفات
- معرّف النموذج
nct-crc-he-resnet50-tissue- مطور
- Community
- الفئة
- توليد الصور
- الإدخال
- نص, صورة
- الإخراج
- صورة
- تم تحديث إدخال الكتالوج
- 23 سبتمبر 2026
معاملات الإدخال
المدخلات والإعدادات من مخطط إدخال النموذج. يوضح المثال في قسم API أيها تقبل API.
imageمطلوبH&E colorectal tissue tile to classify
النوع: نصالافتراضي: –القيم المسموحة: –
الوسوم
- huggingface
- medical
- research
- not-diagnostic
- pathology
- histopathology
- colorectal
- nct-crc
- resnet50
- image-classification
- image
حالات الاستخدام
الأسئلة الشائعة
ما هو NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)؟
NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) هو نموذج من Community في فئة توليد الصور. إنه مدرج على Railwail لكن لا يمكن تشغيله في الوقت الحالي.
كم تكلفة NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) على Railwail؟
لا يمكن تشغيل NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) على Railwail في الوقت الحالي، لذا لا يوجد سعر حالي. البدائل المتاحة مع الأسعار مدرجة أسفل هذه الصفحة.
ما الإعدادات التي يدعمها NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)؟
وفقاً لمخطط الإدخال الخاص به، NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) يعرف هذه المعاملات: image.
ما سرعة NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)؟
لا توجد عمليات تشغيل مقاسة كافية لـ NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) على Railwail حتى الآن لتحديد وقت التشغيل. يعتمد على الإدخال والإعدادات والحمل لدى المزود.
هل NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) أفضل من FLUX 1.1 Pro؟
هذا يعتمد على المهمة. NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) (Community) و FLUX 1.1 Pro (Black Forest Labs) كلاهما نموذج في فئة توليد الصور. تعرض صفحة المقارنة أسعارهما والمواصفات جنباً إلى جنب.
قارن NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) و FLUX 1.1 Proهل يمكن لـ NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) استخدام صورة كمدخل؟
نعم. أرسل الصورة في معامل image.
هل يمكنني استخدام NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) الآن؟
غير متاح حالياً. تبقى الصفحة متصلة؛ البدائل المتاحة من نفس الفئة مدرجة أسفل.
جميع النماذج عبر API واحدة
مفتاح API واحد لكل نموذج على Railwail. يتم احتساب الاستخدام من الأرصدة المدفوعة مقدماً، 1 رصيد = 0.01 US$.