Railwail
Logga in

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

BildgenereringInte tillgänglig
av CommunityModell-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.

Se alternativJämför
Status
Inte tillgänglig
Inmatning → utmatning
Text + Bild → Bild
Utvecklare
Community
Uppdaterad
23 september 2026

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) är för närvarande otillgänglig

Du kan fortfarande läsa detaljerna på denna sida. Välj ett av de tillgängliga alternativen nedan för att köra en jämförbar modell direkt.

Gå till alternativ
01

Jämförbara modeller

Alla i denna kategori
02

Playground

Prova NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

Inmatning & resultat

Inte tillgänglig för närvarande

Inte tillgänglig för närvarande.

Lekplatsen är inaktiverad. Du hittar jämförbara modeller i samma kategori: Visa alternativ

Prova NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)
Resultat
Din bild visas här.

Denna körning

Inget pris – för närvarande otillgängligt.

Ny här?

10 gratis credits (0,10 US$) när du registrerar dig med Google

Användbar 24 timmar efter registrering, upp till 5 körningar per dag och högst 2 credits per körning. Andra inloggningsmetoder startar utan credits.

03

Om NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

Kort sagtFrån och med 23 september 2026

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) är en modell av Community i kategorin Bildgenerering. NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) är för närvarande inte tillgänglig på 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

Priser

Inte tillgänglig för närvarande. Det finns ingen pris för denna modell för närvarande, så den kan inte köras.

05

API

Anropa NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) med din Railwail API-nyckel. Använd detta modell-ID i begäran:
nct-crc-he-resnet50-tissueAPI-dokumentationHämta API-nyckel

Inget verifierat API-exempel

Det offentliga API:et skickar ett annat inmatningsformat än vad denna modell behöver. Använd lekplatsen ovan.

06

Specifikationer

Modell-ID
nct-crc-he-resnet50-tissue
Utvecklare
Community
Kategori
Bildgenerering
Inmatning
Text, Bild
Utmatning
Bild
Kataloginlägg uppdaterat
23 september 2026

Indataparametrar

Inmatningar och inställningar från modellens indataschema. Exemplet i API-avsnittet visar vilka som API:et accepterar.

  • imageobligatorisk

    H&E colorectal tissue tile to classify

    Typ: Text
    Standard: –
    Tillåtna värden: –

Taggar

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

Användningsfall

08

Vanliga frågor

Vad är NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) är en modell av Community i kategorin Bildgenerering. Den finns i Railwail-katalogen men kan inte köras för närvarande.

Vad kostar NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) på Railwail?

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) kan inte köras på Railwail för närvarande, så det finns inget aktuellt pris. Tillgängliga alternativ med priser visas längre ned på denna sida.

Vilka inställningar stöder NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

Enligt sitt inmatningsschema känner NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) till dessa parametrar: image.

Hur snabb är NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)?

Det finns ännu inte tillräckligt många uppmätta körningar av NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) på Railwail för att ange en körningstid. Det beror på inmatningen, inställningarna och belastningen hos leverantören.

Är NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) bättre än FLUX 1.1 Pro?

Det beror på uppgiften. NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) (Community) och FLUX 1.1 Pro (Black Forest Labs) är båda modeller i kategorin Bildgenerering. Jämförelsesidan visar deras priser och specifikationer sida vid sida.

Jämför NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) och FLUX 1.1 Pro

Kan NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) använda en bild som inmatning?

Ja. Skicka bilden i parametern image.

Kan jag använda NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) just nu?

Inte tillgänglig för närvarande. Sidan förblir online; tillgängliga alternativ från samma kategori visas längre ned.

Alla modeller via ett API

En API-nyckel för alla modeller på Railwail. Användningen debiteras från förbetald kredit, 1 kredit = 0,01 US$.

Hämta API-nyckelBläddra bland alla modeller