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Midnight - Training State-of-the-Art Pathology Foundation Models with Orders of Magnitude Less Data This repository contains the model checkpoints for the **Midnight-12k** model presented in our paper titled "Training state-of-the-art pathology foundation models with orders of magnitude less data." Our approach achieves competitive performance compared to leading pathology foundation models (FMs), despite being trained on significantly fewer whole slide images (WSIs). We propose a refined self-supervised training framework based on DINOv2 with modifications that optimize model performance specifically for computational pathology. Our main contributions include:

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月間入力トークン 10 M月間出力トークン 2 M1 M = 100万トークン・米ドル
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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

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選び方とよくある質問

API料金はどう比較しますか？+

入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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