Railwail
Войти

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

Генерация изображенийНедоступно
от CommunityID модели: 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.

Посмотреть альтернативыСравнить
Статус
Недоступно
Вход → выход
Текст + Изображение → Изображение
Разработчик
Community
Обновлено
23 сентября 2026 г.

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) сейчас недоступна

Вы можете прочитать подробности на этой странице. Выберите одну из доступных альтернатив ниже, чтобы сразу запустить сравнимую модель.

К альтернативам
01

Сравнимые модели

Все в этой категории
02

Playground

Попробовать NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

Входные данные и результат

Сейчас недоступна

Недоступно.

Playground отключен. Сравнимые модели найдёте в той же категории: Посмотреть альтернативы

Попробовать NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)
Результат
Ваше изображение появится здесь.

Этот запуск

Нет цены – сейчас недоступно.

Впервые здесь?

10 бесплатных кредитов (0,10 $) при регистрации через Google

Доступно 24 часов после регистрации, до 5 запусков в день и максимум 2 кредитов за запуск. Другие способы входа начинают без кредитов.

03

О NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

КороткоПо состоянию на 23 сентября 2026 г.

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) — это модель от Community в категории Генерация изображений. NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) сейчас недоступна на 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

Цены

Недоступно. На данный момент для этой модели нет цены, поэтому её нельзя запустить.

05

API

Вызовите NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) с помощью вашего API-ключа Railwail. Используйте этот ID модели в запросе:
nct-crc-he-resnet50-tissueДокументация APIПолучить API-ключ

Нет проверенного примера API

Публичный API передает другой формат входных данных, чем требует эта модель. Используйте playground выше.

06

Спецификации

ID модели
nct-crc-he-resnet50-tissue
Разработчик
Community
Категория
Генерация изображений
Входные данные
Текст, Изображение
Выходные данные
Изображение
Запись в каталоге обновлена
23 сентября 2026 г.

Входные параметры

Входные данные и параметры из схемы входных данных модели. Пример в разделе API показывает, какие из них принимает API.

  • imageобязательно

    H&E colorectal tissue tile to classify

    Тип: Текст
    По умолчанию: –
    Допустимые значения: –

Теги

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

Применение

08

Часто задаваемые вопросы

Что такое NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) — модель от Community в категории Генерация изображений. Модель указана в каталоге Railwail, но сейчас её нельзя запустить.

Сколько стоит NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) на Railwail?

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) сейчас нельзя запустить на Railwail, поэтому текущей цены нет. Доступные альтернативы с ценами указаны ниже на этой странице.

Какие параметры поддерживает NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

Согласно схеме входных данных, NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) поддерживает эти параметры: image.

Насколько быстра NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

На Railwail пока недостаточно измеренных запусков NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50), чтобы указать время выполнения. Оно зависит от входных данных, параметров и нагрузки на провайдера.

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) лучше, чем FLUX 1.1 Pro?

Это зависит от задачи. NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) (Community) и FLUX 1.1 Pro (Black Forest Labs) — обе модели в категории Генерация изображений. На странице сравнения показаны их цены и характеристики рядом.

Сравнить NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) и FLUX 1.1 Pro

Может ли NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) использовать изображение как входные данные?

Да. Отправьте изображение в параметре image.

Могу ли я использовать NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) прямо сейчас?

Недоступно. Страница остаётся в сети; доступные альтернативы из той же категории указаны ниже.

Все модели через один API

Один API-ключ для всех моделей на Railwail. Использование оплачивается из предоплаченных кредитов, 1 кредит = 0,01 $.

Получить API-ключПосмотреть все модели