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ViT Chest X-ray Classifier

Generación de imágenesNo disponible
de CommunityID del modelo: vit-chest-xray-classifier

Vision Transformer (ViT) fine-tuned on chest x-ray images for multi-class thoracic findings. Given a single frontal chest radiograph it returns class probabilities across several disease categories. One of the more downloaded chest x-ray classifiers on the Hugging Face Hub. Research and education only, not a diagnostic tool.

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Estado
No disponible
Entrada → Salida
Texto + Imagen → Imagen
Desarrollador
Community
Actualizado
23 de septiembre de 2026

ViT Chest X-ray Classifier no está disponible actualmente

Puedes seguir leyendo los detalles en esta página. Elige una de las alternativas disponibles abajo para ejecutar un modelo comparable de inmediato.

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01

Modelos comparables

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02

Playground

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Acerca de ViT Chest X-ray Classifier

ResumenA fecha de 23 de septiembre de 2026

ViT Chest X-ray Classifier es un modelo de Community en la categoría Generación de imágenes. ViT Chest X-ray Classifier no está disponible en Railwail en este momento.

This model is a ViT base image classifier fine-tuned on a labelled chest x-ray dataset covering multiple thoracic conditions. It takes a grayscale or RGB chest radiograph and outputs a softmax distribution over the trained classes. It is intended for machine-learning experimentation, teaching and prototyping radiology pipelines. It has not been cleared by any medical regulator and must not be used to make clinical decisions about real patients.
04

Precios

Actualmente no disponible. No hay precio para este modelo en este momento, por lo que no se puede ejecutar.

05

API

Llama a ViT Chest X-ray Classifier con tu clave API de Railwail. Usa este ID de modelo en la solicitud:
vit-chest-xray-classifierDocumentación de APIObtener una clave API

Sin ejemplo de API verificado

La API pública pasa un formato de entrada diferente al que necesita este modelo. Usa el playground anterior.

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Especificaciones

ID del modelo
vit-chest-xray-classifier
Desarrollador
Community
Categoría
Generación de imágenes
Entrada
Texto, Imagen
Salida
Imagen
Entrada del catálogo actualizada
23 de septiembre de 2026

Parámetros de entrada

Entradas y configuración del esquema de entrada del modelo. El ejemplo en la sección API muestra cuáles de ellas acepta la API.

  • imageObligatorio

    Chest x-ray radiograph to classify

    Tipo: Texto
    Predeterminado: –
    Valores permitidos: –

Etiquetas

  • medical
  • research
  • not-diagnostic
  • radiology
  • huggingface
  • chest-xray
  • image-classification
  • vit
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Casos de uso

08

Preguntas frecuentes

¿Qué es ViT Chest X-ray Classifier?

ViT Chest X-ray Classifier es un modelo de Community en la categoría Generación de imágenes. Aparece en el catálogo de Railwail pero no se puede ejecutar en este momento.

¿Cuánto cuesta ViT Chest X-ray Classifier en Railwail?

ViT Chest X-ray Classifier no se puede ejecutar en Railwail en este momento, por lo que no hay precio actual. Las alternativas disponibles con precios se enumeran más abajo en esta página.

¿Qué configuraciones admite ViT Chest X-ray Classifier?

Según su esquema de entrada, ViT Chest X-ray Classifier conoce estos parámetros: image.

¿Qué velocidad tiene ViT Chest X-ray Classifier?

Aún no hay suficientes ejecuciones medidas de ViT Chest X-ray Classifier en Railwail para indicar un tiempo de ejecución. Depende de la entrada, la configuración y la carga en el proveedor.

¿Es ViT Chest X-ray Classifier mejor que FLUX 1.1 Pro?

Depende de la tarea. ViT Chest X-ray Classifier (Community) y FLUX 1.1 Pro (Black Forest Labs) son ambos modelos en la categoría Generación de imágenes. La página de comparación muestra sus precios y especificaciones lado a lado.

Comparar ViT Chest X-ray Classifier y FLUX 1.1 Pro

¿Puede ViT Chest X-ray Classifier usar una imagen como entrada?

Sí. Envía la imagen en el parámetro image.

¿Puedo usar ViT Chest X-ray Classifier ahora mismo?

Actualmente no disponible. La página se mantiene en línea; las alternativas disponibles de la misma categoría se enumeran más abajo.

Todos los modelos a través de una API

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