Railwail
Bejelentkezés

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

KépgenerálásNem elérhető
Community általModell-azonosító: 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.

Alternatívák megtekintéseÖsszehasonlítás
Állapot
Nem elérhető
Bemenet → kimenet
Szöveg + Kép → Kép
Fejlesztő
Community
Frissítve
2026. szeptember 23.

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) jelenleg nem elérhető

Az oldal részleteit továbbra is elolvashatja. Az alábbi elérhető alternatívák közül válasszon egy hasonló modell azonnali futtatásához.

Ugrás az alternatívákhoz
01

Hasonló modellek

Ebben a kategóriában az összes
02

Playground

Próbáld ki: NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

Bemenet és kimenet

Jelenleg nem elérhető

Jelenleg nem elérhető.

A játszótér letiltva van. Hasonló modelleket találsz ugyanabban a kategóriában: Alternatívák megtekintése

Próbáld ki: NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)
Eredmény
A képed itt jelenik meg.

Ez a futtatás

Nincs ár – jelenleg nem elérhető.

Új vagy itt?

10 ingyenes kredit (0,10 USD) Google-fiókkal való regisztrációkor

Használható 24 órával a regisztráció után, naponta legfeljebb 5 futtatás és futtatásonként legfeljebb 2 kredit. Más bejelentkezési módok kreditek nélkül indulnak.

03

A NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) névjegye

Röviden2026. szeptember 23. szerint

A NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) a Community által fejlesztett modell a Képgenerálás kategóriában. A NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) jelenleg nem érhető el a Railwail-en.

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

Árak

Jelenleg nem elérhető. Jelenleg nincs ár ehhez a modellhez, ezért nem futtatható.

05

API

Hívja meg a NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) modellt a Railwail API-kulcsával. Használja ezt a modell-azonosítót a kérésben:
nct-crc-he-resnet50-tissueAPI dokumentáció megtekintéseAPI-kulcs beszerzése

Nincs ellenőrzött API-példa

A nyilvános API más bemeneti formátumot továbbít, mint amit ez a modell igényel. Használja a fenti Playground-ot.

06

Specifikációk

Modell-azonosító
nct-crc-he-resnet50-tissue
Fejlesztő
Community
Kategória
Képgenerálás
Bemenet
Szöveg, Kép
Kimenet
Kép
Katalógus bejegyzés frissítve
2026. szeptember 23.

Bemeneti paraméterek

A modell bemeneti sémájából származó bemenetek és beállítások. Az API szakaszban szereplő példa mutatja, hogy az API melyiket fogadja el.

  • imagekötelező

    H&E colorectal tissue tile to classify

    Típus: Szöveg
    Alapértelmezett: –
    Engedélyezett értékek: –

Címkék

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

Felhasználási esetek

08

Gyakran ismételt kérdések

Mi az a NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

A NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) a Community által fejlesztett modell a Képgenerálás kategóriában. A Railwail katalógusában szerepel, de jelenleg nem futtatható.

Mennyibe kerül a NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) a Railwail-on?

A NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) jelenleg nem futtatható a Railwail-on, ezért nincs aktuális ár. Az elérhető alternatívák árakkal az oldal alább találhatók.

Milyen beállításokat támogat a NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

A bemeneti séma szerint a NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) ezeket a paramétereket ismeri: image.

Milyen gyors a NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

A NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)-nek még nincs elég mért futtatása a Railwail-on ahhoz, hogy futási időt adjunk meg. Ez a bemenettől, a beállításoktól és a szolgáltató terhelésétől függ.

A NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) jobb, mint a FLUX 1.1 Pro?

Ez a feladattól függ. A NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) (Community) és a FLUX 1.1 Pro (Black Forest Labs) egyaránt modellek a Képgenerálás kategóriában. Az összehasonlítás oldal az árakat és specifikációkat egymás mellett mutatja.

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) és FLUX 1.1 Pro összehasonlítása

A NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) képet használhat bemenetként?

Igen. A képet a image paraméterben küldd el.

Használhatom a NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)-t most?

Jelenleg nem elérhető. Az oldal online marad; az ugyanabból a kategóriából elérhető alternatívák az oldal alább találhatók.

Összes modell egy API-n keresztül

Egy API-kulcs a Railwail összes modelljéhez. A használat előre feltöltött kreditek alapján kerül felszámításra, 1 kredit = 0,01 USD.

API-kulcs beszerzéseÖsszes modell megtekintése