improved U-Net for chest X-ray images segmentation

Geschlossene Gewichtungen Henan University of Technology,Nanyang Central Hospital May 2022

Keine Schätzung

Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell

Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation
Henan University of Technology,Nanyang Central Hospital
Organisationsart
Academia,Government
Land
China
Veröffentlicht
23 May 2022
Autoren
Wufeng Liu, Jiaxin Luo, Yan Yang, Wenlian Wang, Junkui Deng & Liang Yu

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain
Medicine, Vision
Aufgabe
Visual question answering, Medical diagnosis

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Trainingsdaten
182,517,760 tokens

"The batch size is set to 64. Max epochs are set to 70." "image size was adjusted to 256 * 256"

Epochen
70

Der Trainingslauf

Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.

Trainingshardware
NVIDIA GeForce RTX 3060,Intel Core i5-11600K

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Aufzeichnungsgenauigkeit
Unknown

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
Automatic lung segmentation in chest X-ray images using improved U-Net
Zuletzt aktualisiert
28 November 2025

Was die Zahlen bedeuten

Woher es kam

improved U-Net for chest X-ray images segmentation wurde veröffentlicht von Henan University of Technology,Nanyang Central Hospital, im Land aufgezeichnet als China, während May 2022. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Government.

Es funktioniert im Bereich von Medicine, Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet visual question answering, Medical diagnosis.

Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.

Was in den Aufbau geflossen ist

Training verbrauchte ein Korpus von etwa 182,517,760 Text-Tokens

Antworten

improved U-Net for chest X-ray images segmentation — Häufige Fragen

01

improved U-Net for chest X-ray images segmentation— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Medicine, Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von visual question answering, Medical diagnosis. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.

02

improved U-Net for chest X-ray images segmentation— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.

03

improved U-Net for chest X-ray images segmentation— Ist es Open-Source?

Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.

04

improved U-Net for chest X-ray images segmentation— Wie viele Parameter hat es?

Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.

05

improved U-Net for chest X-ray images segmentation— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Henan University of Technology,Nanyang Central Hospital, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia,Government.

06

improved U-Net for chest X-ray images segmentation— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in May 2022. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

Die andere Richtung

Von der anderen Seite aus betrachten?

Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.