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模型 · 按科室
模型按该科室常用的数据类型归类（同一规则适用于所有模型），通用模型单独列出；数据集按数据的采集科室与解剖部位归类。
消化内科 / 内镜中心 4耳鼻喉-头颈外科 6病理科 38放射科 20肿瘤科 51外科 4眼科 7皮肤科 5心血管内科 7神经内科 9妇产科 / 超声科 3重症 / 急诊 18检验科 / 遗传 5通用（所有科室） 101
数据集 · 按科室
消化内科 / 内镜中心 11耳鼻喉-头颈外科 6病理科 16放射科 38肿瘤科 32外科 7眼科 11皮肤科 5心血管内科 6神经内科 7妇产科 / 超声科 5重症 / 急诊 6检验科 / 遗传 2通用（所有科室） 1
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openai/clip-vit-large-patch14
Disclaimer: The model card is taken and modified from the official CLIP repository, it can be found here.
facebook/esm2_t33_650M_UR50D
ESM-2 is a state-of-the-art protein model trained on a masked language modelling objective. It is suitable for fine-tuning on a wide range o…
facebook/dinov2-base
Vision Transformer (ViT) model trained using the DINOv2 method. It was introduced in the paper DINOv2: Learning Robust Visual Features witho…
facebook/dinov2-small
Vision Transformer (ViT) model trained using the DINOv2 method. It was introduced in the paper DINOv2: Learning Robust Visual Features witho…
IDEA-Research/grounding-dino-base
The Grounding DINO model was proposed in Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection by Shilong L…
google/siglip2-giant-opt-patch16-384
SigLIP 2 extends the pretraining objective of SigLIP with prior, independently developed techniques into a unified recipe, for improved sema…
facebook/sam3
SAM 3 is a unified foundation model for promptable segmentation in images and videos. It can detect, segment, and track objects using text o…
google/siglip2-base-patch16-224
SigLIP 2 extends the pretraining objective of SigLIP with prior, independently developed techniques into a unified recipe, for improved sema…
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