Railwail
Prisijungti

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

Vaizdų generavimasNeprieinama
iš CommunityModelio ID: 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.

Peržiūrėti alternatyvasPalyginti
Būsena
Neprieinama
Įvestis → išvestis
Tekstas + Vaizdas → Vaizdas
Kūrėjas
Community
Atnaujinta
2026 m. rugsėjo 23 d.

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) šiuo metu neprieinamas

Šiame puslapyje galite perskaityti išsamią informaciją. Norėdami iš karto paleisti panašų modelį, pasirinkite vieną iš žemiau pateiktų prieinamų alternatyvų.

Į alternatyvas
01

Panašūs modeliai

Visi šioje kategorijoje
02

Žaidimų aikštelė

Išbandyti NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

Įvestis ir rezultatas

Šiuo metu neprieinamas

Šiuo metu nepasiekiama.

Žaidimų aikštelė išjungta. Panašius modelius rasite toje pačioje kategorijoje: Peržiūrėti alternatyvas

Išbandyti NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)
Rezultatas
Jūsų vaizdas pasirodo čia.

Šis paleidimas

Nėra kainos – šiuo metu neprieinama.

Naujas čia?

10 nemokami kreditai (0,10 USD), kai užsiregistruojate naudodami Google

Galima naudoti 24 valandų po registracijos, iki 5 paleidimų per dieną ir daugiausia 2 kreditų per paleidimą. Kiti prisijungimo būdai pradedami be kreditų.

03

Apie NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

TrumpaiNuo 2026 m. rugsėjo 23 d.

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) yra Community modelis iš Vaizdų generavimas kategorijos. NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) šiuo metu nėra prieinamas per Railwail.

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

Kainos

Šiuo metu nepasiekiama. Šiuo metu šiam modeliui nėra nustatytos kainos, todėl jo negalima paleisti.

05

API

Iškvieskite NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) naudodami savo Railwail API raktą. Šioje užklausoje naudokite šią modelio ID:
nct-crc-he-resnet50-tissuePeržiūrėti API dokumentacijąGauti API raktą

Nėra patikrinto API pavyzdžio

Viešoji API perduoda kitą įvesties formatą nei šis modelis reikalingas. Naudokite aukščiau esančią žaidimų aikštelę.

06

Specifikacijos

Modelio ID
nct-crc-he-resnet50-tissue
Kūrėjas
Community
Kategorija
Vaizdų generavimas
Įvestis
Tekstas, Vaizdas
Išvestis
Vaizdas
Katalogo įrašas atnaujintas
2026 m. rugsėjo 23 d.

Įvesties parametrai

Įvestys ir nustatymai iš modelio įvesties schemos. API sekcijoje pateiktas pavyzdys rodo, kuriuos iš jų priima API.

  • imageprivalomas

    H&E colorectal tissue tile to classify

    Tipas: Tekstas
    Numatytasis: –
    Leidžiamos reikšmės: –

Žymos

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

Panaudojimo atvejai

08

Dažnai užduodami klausimai

Kas yra NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) yra Community modelis iš Vaizdų generavimas kategorijos. Jis yra Railwail kataloge, tačiau šiuo metu negali būti paleistas.

Kiek kainuoja NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) Railwail?

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) šiuo metu negali būti paleistas Railwail, todėl nėra dabartinės kainos. Toliau šiame puslapyje pateikiamos galimos alternatyvos su kainomis.

Kokius nustatymus palaiko NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

Pagal jos įvesties schemą, NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) žino šiuos parametrus: image.

Koks yra NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) greitis?

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) Railwail platformoje dar nėra pakankamai išmatuotų vykdymų, kad būtų galima nurodyti vykdymo laiką. Jis priklauso nuo įvesties, nustatymų ir teikėjo apkrovos.

Ar NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) geriau nei FLUX 1.1 Pro?

Tai priklauso nuo užduoties. NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) (Community) ir FLUX 1.1 Pro (Black Forest Labs) yra abu modeliai iš Vaizdų generavimas kategorijos. Palyginimo puslapyje jų kainos ir specifikacijos rodomos viena šalia kitos.

Palyginti NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) ir FLUX 1.1 Pro

Ar NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) gali naudoti vaizdą kaip šabloną?

Taip. Siųskite vaizdą image parametru.

Ar dabar galiu naudoti NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

Šiuo metu nepasiekiama. Puslapis lieka aktyvus; toliau pateikiamos galimos alternatyvos iš tos pačios kategorijos.

Visi modeliai per vieną API

Vienas API raktas visiems Railwail modeliams. Naudojimas apmokestinamas iš iš anksto nupirktų kreditų, 1 kreditas = 0,01 USD.

Gauti API raktąPeržiūrėti visų modelių