H11-M06_CODE.zip
根據資料集摘要
Method 使用無監督式學習訓練之病理影像異常檢測模型，僅須提供未帶有腫瘤區域的資料來訓練模型，便可協助醫師偵測出病理影像中可能的腫瘤區域。 模型訓練分為兩階段, 第一階段是使用 Self-Supervised Learning 去訓練一個好的 Image Encoder (類似 MoCo) ，第二階段會使用到訓練好的 Encoder 來替所有圖片提取...
其他資訊
| 欄位 | 值 |
|---|---|
| 最後更新資料 | 七月 13, 2023 |
| 最後更新的詮釋資料 | 七月 13, 2023 |
| 建立 | 七月 13, 2023 |
| 格式 | application/zip |
| 共享範圍/授權 | Other (Non-Commercial) |
| created | 超過 3 年之前 |
| format | ZIP |
| id | c71d3610-39c3-4e07-b02a-4d90c4e468f3 |
| last modified | 超過 3 年之前 |
| md5 | c93f2c08dc057c04e2fda60abb1ca31d |
| mimetype | application/zip |
| on same domain | True |
| package id | eb4281b3-2ef1-4551-ba3f-11b75dae8461 |
| position | 1 |
| proxy url | https://scidm.nchc.org.tw/dataset/eb4281b3-2ef1-4551-ba3f-11b75dae8461/resource/c71d3610-39c3-4e07-b02a-4d90c4e468f3/nchcproxy/H11-M06_CODE.zip |
| revision id | 7e72e4ca-ff25-4032-a8db-4432166b9dd2 |
| sha256 | 5c4fc794e3829d872d85a64809938eb2e521c0166707274e952d99194c55463e |
| size | 57.3 KiB |
| state | active |
| url type | upload |
推薦資料集：