北京好网站制作公司哪家好,支付网站怎么设计的,移动前端开发需要学什么,深圳建站公司优化1.摘要 皮肤癌是人类最常见的恶性肿瘤#xff0c;主要通过视觉诊断进行初步临床筛查。但是由于皮肤病变外观的细微变化性#xff0c;使用图像自动分类皮肤病变是一项具有挑战性的任务。本文为了提高深度学习算法在皮肤病检测上的准确率#xff0c;本文提出了基于Inception和…1.摘要 皮肤癌是人类最常见的恶性肿瘤主要通过视觉诊断进行初步临床筛查。但是由于皮肤病变外观的细微变化性使用图像自动分类皮肤病变是一项具有挑战性的任务。本文为了提高深度学习算法在皮肤病检测上的准确率本文提出了基于Inception和ResNet深度残差网络架构的皮肤癌分类识别算法并与基线模型进行了比较实验表明, 与传统神经网络模型相比, 本文提出的新的分类算法降低了时间复杂度, 提高了识别准确率。最后本文将训练好的模型参数应用到web系统中实现了对上传图像的皮肤病检测同时还能通过视频进行实时检测皮肤病简化了检测皮肤肿瘤的流程可有效辅助医生诊断使得医生患者仅需简单操作Web端即可实时得到检测结果以协助早期发现皮肤癌。 2.数据集介绍 该数据集收集了来自不同人群的皮肤镜图像通过不同的方式获取和存储。最终数据集包含 10015 张皮肤镜图像可用作学术机器学习目的的训练集。 该数据集名为 HAM10000 的公共数据集 。可以自行下载。
3. Inception-ResNet模型设计与实现 该模型结合了 Inception 和残差网络的两种架构以获得更稳定的性能同时保持相对较低的计算成本。它由一个主干块、三组残差 Inception 块模块组成分别为 [5,10,5] 个 Inception-ResNetA、Inception-RetNetB、Inception-RetNetC 模块块随后在每组 Inception-ResNet 模块之后有池化层这些都是按顺序连接的。卷积网络深度为 164 层。
核心实现代码如下
base_model InceptionResNetV2(weightsimagenet, include_topFalse, input_shape(224, 224, 3))
for layer in base_model.layers:layer.trainable True
x base_model.output
x GlobalAveragePooling2D()(x)
# x Flatten()(x)
# x Dense(4096, activationrelu)(x)
# x Dropout(0.5)(x)
# x Dense(512, activationrelu)(x)
# x Dropout(0.5)(x)
x Dense(128,kernel_regularizerl2,activationrelu)(x)
x Dropout(0.5)(x)
x Dense(7, activationsoftmax)(x)
tl_model Model(inputsbase_model.input, outputsx)
tl_model.summary()
在上述数据集进行训练该模型的训练结果为 与其他基线模型进行对比其结果为 4.系统应用实现 为了与Web端结合,使得模型可以在用户熟悉的浏览器环境下正常快速运行,同时可视化模型结果我们设计实现了web界面该界面可以将得到的概率结果响应给客户端浏览器,浏览器进行渲染可视化,使得医生患者仅需简单操作Web端即可实时得到检测结果。
其界面如下 可以选择上传图像进行检测也可以打开摄像头进行实时检测。
我们在这里上传一张图片进行测试。 测试结果如下 继续测试其他图片 还能打开摄像头进行检测此次略。
下载代码链接https://download.csdn.net/download/weixin_40651515/89902941
里面包含上述实现的所有代码及基线对比模型等但是不包含全部的训练数据集需要数据集可以私信发送。
