NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)

Görüntü OluşturmaMevcut Değil

Community tarafındannct-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.

Alternatifleri Gör Karşılaştır

Durum: Mevcut Değil
Giriş → Çıkış: Metin + Görüntü → Görüntü
Geliştirici: Community
Güncellendi: 23 Eylül 2026

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) şu anda kullanılamıyor

Bu sayfadaki ayrıntıları yine de okuyabilirsiniz. Hemen karşılaştırılabilir bir modeli çalıştırmak için aşağıdaki mevcut alternatiflerden birini seçin.

Alternatiflere Git

Karşılaştırılabilir modeller

Bu kategorideki tümü

FLUX 1.1 ProBlack Forest Labs
Black Forest Labs' flagship text-to-image model. Faster generation than FLUX.1 Pro at higher prompt adherence, with strong photorealism and reliable spatial composition. Runs as a hosted Replicate model.
$0,048/resim
NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) ve FLUX 1.1 Pro karşılaştır
Flux 1.1 Pro UltraBlack Forest Labs
FLUX 1.1 Pro in ultra mode. Up to 4 megapixel images with raw mode for photorealism.
$0,072/resim
NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) ve Flux 1.1 Pro Ultra karşılaştır
Flux DevBlack Forest Labs
Black Forest Labs' development model. Fast, high-quality image generation with LoRA support.
$0,0384/resim
NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) ve Flux Dev karşılaştır

Playground

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)'ı deneyin

Giriş & Sonuç

Şu anda kullanılamıyor

Şu anda kullanılamıyor.

Oyun alanı devre dışıdır. Aynı kategoride karşılaştırılabilir modeller bulabilirsiniz: Alternatifleri görüntüle

Görüntü

⌘/Ctrl + Enter

Sonuç

Görüntün burada görünür.

Bu çalıştırma

Fiyat yok – şu anda kullanılamıyor.

Yeni misiniz?

Google ile kaydolduğunuzda 10 ücretsiz kredi ($0,10)

Kaydolduktan 24 saat sonra kullanılabilir, günde 5 çalıştırmaya kadar ve çalıştırma başına en fazla 2 kredi. Diğer oturum açma yöntemleri kredi olmadan başlar.

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) Hakkında

Özet23 Eylül 2026 itibariyle

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50), Community tarafından Görüntü Oluşturma kategorisinde geliştirilen bir modeldir. NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) şu anda Railwail üzerinde kullanılamıyor.

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.

Fiyatlandırma

Şu anda kullanılamıyor. Bu modelin şu anda bir fiyatı yok, bu nedenle çalıştırılamıyor.

API

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) öğesini Railwail API anahtarınızla çağırın. İstekte bu model kimliğini kullanın:

nct-crc-he-resnet50-tissueAPI Belgeleri API Anahtarı Al

Doğrulanmış API örneği yok

Genel API, bu modelin ihtiyaç duyduğundan farklı bir giriş biçimi iletir. Yukarıdaki oyun alanını kullanın.

Özellikler

Model Kimliği: nct-crc-he-resnet50-tissue
Geliştirici: Community
Kategori: Görüntü Oluşturma
Giriş: Metin, Görüntü
Çıkış: Görüntü
Katalog girişi güncellendi: 23 Eylül 2026

Giriş Parametreleri

Modelin giriş şemasından giriş ve ayarlar. API bölümündeki örnek, API'nin hangilerini kabul ettiğini gösterir.

ParametreTürVarsayılanİzin verilen değerler

imagegerekli
H&E colorectal tissue tile to classify
Tür: Metin
Varsayılan: –
İzin verilen değerler: –

Etiketler

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

Kullanım Alanları

İlgili Kılavuzlar

Medical Imaging AI Models (Research)

Görüntü Oluşturma Kategorisindeki Tüm Modeller

Sık Sorulan Sorular

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) nedir?

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50), Community tarafından Görüntü Oluşturma kategorisinde oluşturulan bir modeldir. Railwail'de listelenmiştir ancak şu anda çalıştırılamaz.

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) Railwail'de ne kadar maliyetlidir?

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) şu anda Railwail'de çalıştırılamaz, bu nedenle mevcut bir fiyat yoktur. Fiyatları olan mevcut alternatifler bu sayfanın aşağısında listelenmiştir.

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) hangi ayarları destekler?

Giriş şemasına göre NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) şu parametreleri bilir: image.

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) ne kadar hızlıdır?

Railwail'de NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) için henüz çalıştırma süresi belirtmek için yeterli ölçülen çalıştırma yoktur. Bu, giriş, ayarlar ve sağlayıcıdaki yüke bağlıdır.

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50), FLUX 1.1 Pro'dan daha iyi midir?

Bu göreve bağlıdır. NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) (Community) ve FLUX 1.1 Pro (Black Forest Labs) her ikisi de Görüntü Oluşturma kategorisinde modellerdir. Karşılaştırma sayfası fiyatlarını ve özelliklerini yan yana gösterir.

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) ve FLUX 1.1 Pro'ı karşılaştır

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50) giriş olarak görüntü kullanabilir mi?

Evet. Görüntüyü image parametresine gönderin.

NCT-CRC-HE Tissue Classifier (ResNet50)'yi şu anda kullanabilir miyim?

Şu anda kullanılamıyor. Sayfa çevrimiçi kalır; aynı kategoriden mevcut alternatifler aşağıda listelenmiştir.

Tüm Modeller Tek Bir API Aracılığıyla

Railwail'deki her model için bir API anahtarı. Kullanım, ön ödemeli kredilerden tahsil edilir, 1 kredi = $0,01.

API Anahtarı Al Tüm Modelleri Görüntüle