Railwail
Вход

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

Генериране на изображенияНедостъпно
от CommunityID на модела: nct-crc-he-resnet50-tissue

ResNet50 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.

Виж алтернативиСравни
Статус
Недостъпно
Вход → Изход
Текст + Изображение → Изображение
Разработчик
Community
Актуализирано
23 септември 2026 г.

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) е временно недостъпен

Можете да прочетете подробностите на тази страница. Изберете една от наличните алтернативи по-долу, за да стартирате сравним модел веднага.

Към алтернативите
01

Сравними модели

Всички в тази категория
02

Playground

Опитай NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

Вход и резултат

Временно недостъпно

Временно недостъпно.

Playground е деактивиран. Сравними модели можеш да намериш в същата категория: Преглед на алтернативи

Опитай NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)
Резултат
Твоето изображение се появява тук.

Този запуск

Няма цена – в момента недостъпно.

Нов си тук?

10 безплатни кредита (0,10 щ.д.) при регистрация с Google

Използваемо 24 часа след регистрация, до 5 запуска на ден и максимум 2 кредита на запуск. Други методи за вход стартират без кредита.

03

За NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

НакраткоКъм 23 септември 2026 г.

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) е модел на Community от категория Генериране на изображения. На Railwail NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) в момента не е наличен.

A Hugging Face transformers image-classification model that fine-tunes ResNet50 on the 45,000-patch validation split of the NCT-CRC-HE colorectal histology dataset. The label set matches the standard Kather nine-tissue taxonomy, so it is useful for tumor-versus-stroma mapping, tissue quantification and as a teaching example of patch-level histopathology classification. It runs through the hosted image-classification pipeline and returns class probabilities for one input patch. Not for clinical use.
04

Цени

Временно недостъпно. В момента няма цена за този модел, затова не може да се изпълни.

05

API

Извикайте NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) с вашия Railwail API ключ. Използвайте този ID на модела в заявката:
nct-crc-he-resnet50-tissueAPI документацияПолучете API ключ

Няма проверен API пример

Публичният API предава различен входен формат, отколкото този модел нуждае. Използвайте playground по-горе.

06

Спецификации

ID на модела
nct-crc-he-resnet50-tissue
Разработчик
Community
Категория
Генериране на изображения
Вход
Текст, Изображение
Изход
Изображение
Каталогът е актуализиран
23 септември 2026 г.

Входни параметри

Входове и настройки от входната схема на модела. Примерът в раздела API показва кои от тях приема API.

  • imageзадължително

    H&E colorectal tissue tile to classify

    Тип: Текст
    По подразбиране: –
    Разрешени стойности: –

Етикети

  • huggingface
  • medical
  • research
  • not-diagnostic
  • pathology
  • histopathology
  • colorectal
  • nct-crc
  • resnet50
  • image-classification
  • image
07

Случаи на използване

08

Често задавани въпроси

Какво е NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) е модел от Community в категория Генериране на изображения. Той е включен в каталога на Railwail, но не може да се стартира в момента.

Колко струва NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) на Railwail?

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) не може да се стартира на Railwail в момента, затова няма текуща цена. Налични алтернативи с цени са изброени по-долу на тази страница.

Какви настройки поддържа NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

Според схемата на входа, NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) познава тези параметри: image.

Колко бърз е NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

Все още няма достатъчно измерени задачи на NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) на Railwail, за да се посочи време на изпълнение. Зависи от входа, настройките и натоварването на доставчика.

Е ли NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) по-добър от FLUX 1.1 Pro?

Зависи от задачата. NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) (Community) и FLUX 1.1 Pro (Black Forest Labs) са и двата модела в категория Генериране на изображения. Страницата за сравнение показва техните цени и спецификации един до друг.

Сравни NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) и FLUX 1.1 Pro

Може ли NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) да използва изображение като вход?

Да. Изпрати изображението в параметъра image.

Мога ли да използвам NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) сега?

Временно недостъпно. Страницата остава онлайн; налични алтернативи от същата категория са изброени по-долу.

Всички модели чрез един API

Един API ключ за всеки модел на Railwail. Използването се начислява от предплатени кредити, 1 кредит = 0,01 щ.д..

Получете API ключПреглед на всички модели