Railwail
Conectare

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

Generare imaginiIndisponibil
de CommunityID model: 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.

Vezi alternativeCompară
Status
Indisponibil
Intrare → ieșire
Text + Imagine → Imagine
Dezvoltator
Community
Actualizat
23 septembrie 2026

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) nu este disponibil în acest moment

Poți citi în continuare detaliile pe această pagină. Alege una dintre alternativele disponibile de mai jos pentru a rula imediat un model comparabil.

Mergi la alternative
01

Modele comparabile

Toate din această categorie
02

Playground

Încearcă NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

Intrare & rezultat

Indisponibil în prezent

Indisponibil în prezent.

Playground-ul este dezactivat. Modele comparabile găsești în aceeași categorie: Vezi alternativele

Încearcă NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)
Rezultat
Imaginea ta apare aici.

Această rulare

Fără preț – momentan indisponibil.

Nou aici?

10 credite gratuite (0,10 USD) când te înregistrezi cu Google

Utilizabil 24 ore după înregistrare, până la 5 rulări pe zi și maximum 2 credite pe rulare. Alte metode de conectare încep fără credite.

03

Despre NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

Pe scurtDin 23 septembrie 2026

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) este un model de Community din categoria Generare imagini. NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) nu este disponibil în prezent pe 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

Prețuri

Indisponibil în prezent. Nu există preț pentru acest model în acest moment, deci nu poate fi executat.

05

API

Apelează NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) cu cheia ta API Railwail. Folosește acest ID de model în cerere:
nct-crc-he-resnet50-tissueDocumentația APIObține o cheie API

Niciun exemplu API verificat

API-ul public transmite un format de intrare diferit de ceea ce are nevoie acest model. Folosește playground-ul de mai sus.

06

Specificații

ID model
nct-crc-he-resnet50-tissue
Dezvoltator
Community
Categorie
Generare imagini
Intrare
Text, Imagine
Ieșire
Imagine
Intrare catalog actualizată
23 septembrie 2026

Parametri de intrare

Intrări și setări din schema de intrare a modelului. Exemplul din secțiunea API arată care dintre ele acceptă API-ul.

  • imageobligatoriu

    H&E colorectal tissue tile to classify

    Tip: Text
    Implicit: –
    Valori permise: –

Etichete

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

Cazuri de utilizare

08

Întrebări frecvente

Ce este NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) este un model de Community din categoria Generare imagini. Este listat pe Railwail, dar nu poate fi rulat în acest moment.

Cât costă NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) pe Railwail?

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) nu poate fi rulat pe Railwail în acest moment, deci nu există preț curent. Alternativele disponibile cu prețuri sunt listate mai jos pe această pagină.

Ce setări acceptă NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

Conform schemei sale de intrare, NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) cunoaște acești parametri: image.

Cât de rapid este NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

Nu sunt suficiente rulări măsurate ale NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) pe Railwail încă pentru a indica un timp de rulare. Depinde de intrare, de setări și de sarcina la furnizor.

Este NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) mai bun decât FLUX 1.1 Pro?

Depinde de sarcină. NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) (Community) și FLUX 1.1 Pro (Black Forest Labs) sunt ambele modele din categoria Generare imagini. Pagina de comparație arată prețurile și specificațiile lor una lângă alta.

Compară NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) și FLUX 1.1 Pro

Poate NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) folosi o imagine ca intrare?

Da. Trimite imaginea în parametrul image.

Pot folosi NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) chiar acum?

Indisponibil în prezent. Pagina rămâne online; alternativele disponibile din aceeași categorie sunt listate mai jos.

Toate modelele printr-o singură API

O cheie API pentru fiecare model pe Railwail. Utilizarea se percepe din credite prepay, 1 credit = 0,01 USD.

Obține cheie APIVizualizează toate modelele