Railwail
Zaloguj się

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

Generowanie obrazówNiedostępne
od CommunityID modelu: 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.

Zobacz alternatywyPorównaj
Status
Niedostępne
Wejście → Wyjście
Tekst + Obraz → Obraz
Deweloper
Community
Zaktualizowano
23 września 2026

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) jest obecnie niedostępny

Możesz nadal przeczytać szczegóły na tej stronie. Wybierz jedną z dostępnych alternatyw poniżej, aby od razu uruchomić porównywalny model.

Przejdź do alternatyw
01

Porównywalne modele

Wszystkie w tej kategorii
02

Playground

Spróbuj NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

Wejście i wyjście

Niedostępny

Obecnie niedostępne.

Plac zabaw jest wyłączony. Porównywalne modele znajdziesz w tej samej kategorii: Przeglądaj alternatywy

Spróbuj NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)
Wynik
Twój obraz pojawi się tutaj.

To uruchomienie

Brak ceny – obecnie niedostępne.

Nowy tutaj?

10 darmowych kredytów (0,10 USD) po zarejestrowaniu się przez Google

Dostępne 24 godzin po rejestracji, do 5 uruchomień dziennie i maksymalnie 2 kredytów na uruchomienie. Inne metody logowania uruchamiają się bez kredytów.

03

O NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

Krótko mówiącStan na 23 września 2026

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) to model opracowany przez Community w kategorii Generowanie obrazów. NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) nie jest obecnie dostępny w serwisie 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

Ceny

Obecnie niedostępne. Dla tego modelu nie ma ceny w tej chwili, dlatego nie można go uruchomić.

05

API

Wywołaj NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) za pomocą klucza API Railwail. Użyj tego ID modelu w żądaniu:
nct-crc-he-resnet50-tissueDokumentacja APIUzyskaj klucz API

Brak zweryfikowanego przykładu API

Publiczny API przekazuje inny format wejściowy niż wymaga ten model. Użyj placu zabaw powyżej.

06

Specyfikacje

ID modelu
nct-crc-he-resnet50-tissue
Deweloper
Community
Kategoria
Generowanie obrazów
Wejście
Tekst, Obraz
Wyjście
Obraz
Wpis w katalogu zaktualizowany
23 września 2026

Parametry wejściowe

Dane wejściowe i ustawienia ze schematu wejściowego modelu. Przykład w sekcji API pokazuje, które z nich API akceptuje.

  • imagewymagane

    H&E colorectal tissue tile to classify

    Typ: Tekst
    Domyślnie: –
    Dozwolone wartości: –

Tagi

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

Przypadki użycia

08

Często zadawane pytania

Co to jest NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) to model opracowany przez Community w kategorii Generowanie obrazów. Jest wymieniony w katalogu Railwail, ale nie może być uruchomiony w tej chwili.

Ile kosztuje NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) w serwisie Railwail?

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) nie może być uruchomiony w serwisie Railwail w tej chwili, dlatego nie ma aktualnej ceny. Dostępne alternatywy z cenami są wymienione poniżej na tej stronie.

Jakie ustawienia obsługuje NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

Zgodnie ze schematem wejściowym, NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) obsługuje te parametry: image.

Jak szybki jest NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

Dla NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) jest jeszcze zbyt mało zmierzonych przebiegów w serwisie Railwail, aby podać czas przebiegu. Zależy to od wejścia, ustawień i obciążenia u dostawcy.

Czy NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) jest lepszy niż FLUX 1.1 Pro?

To zależy od zadania. NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) (Community) i FLUX 1.1 Pro (Black Forest Labs) to oba modele z kategorii Generowanie obrazów. Strona porównania pokazuje ich ceny i specyfikacje obok siebie.

Porównaj NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) i FLUX 1.1 Pro

Czy NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) może użyć obrazu jako szablonu?

Tak. Wyślij obraz w parametrze image.

Czy mogę używać NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) teraz?

Obecnie niedostępne. Strona pozostaje online; dostępne alternatywy z tej samej kategorii są wymienione poniżej.

Wszystkie modele przez jedno API

Jeden klucz API dla każdego modelu na Railwail. Opłaty pobierane są z przedpłaconych kredytów, 1 kredyt = 0,01 USD.

Pobierz klucz APIPrzeglądaj wszystkie modele