daimuuc / Pigmented-skin-disease-automatic-recognition-and-classification-systemLinks
设计并实现了一个基于深度学习、集成学习、迁移学习、GAN等技术的色素性皮肤病自动识别七分类系统。本系统主要由服务端和客户端两个模块组成。服务端基于深度学习、集成学习、迁移学习、GAN等技术实现了对色素性皮肤病自动识别七分类。客户端使用微信小程序和网站(SSM、Springboot)开发。用户通过微信小程序或网站上传图像到服务端，服务端返回所属类别。
☆122Updated 4 years ago
Alternatives and similar repositories for Pigmented-skin-disease-automatic-recognition-and-classification-system
Users that are interested in Pigmented-skin-disease-automatic-recognition-and-classification-system are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 数字图像处理大作业，图像细粒度分类，CUB-200-2011，Peking University☆74Updated 7 years ago
- 使用迁移学习将resnet50用于垃圾分类，基于【华为云人工智能大赛·垃圾分类挑战杯】☆122Updated 5 years ago
- pytorch版—使用resnet50迁移学习实现皮肤病图片的二分类☆125Updated 5 years ago
- 基于无监督学习，无需训练，先使用SIFT算法提取图像特征，再使用KMeans聚类算法进行图像分类，速度非常快，精度还在提高。☆133Updated 5 years ago
- 使用Flask+Keras部署的基于Xception神经网络的细胞图像AI医疗辅助识别系统（含简单前端demo）☆66Updated 3 years ago
- 基于PyTorch框架实现的图像分类网络☆84Updated 4 years ago
- 此库为2017-2018年度工程实践项目，主要目的是能够识别图像类别，尤其是医学类，然后在医学类中再进行更为细致的类别识别，以达到医学影像这一垂直领域的应用目的。☆82Updated 4 years ago
- AI Challenger -- 农作物病害识别☆155Updated 6 years ago
- ✨基于卷积神经网络(CNN)和CIFAR10数据集的图像智能分类 Web 应用 Intelligent Image Classification Web Applcation based on Convolutional Neural Networks and the CI…☆107Updated 11 months ago
- 医学图像分割☆94Updated 6 years ago
- 适合小白入门的图像分类项目，从熟悉到熟练图像分类的流程，搭建自己的分类网络结构以及在pytorch中运用经典的分类网络。☆69Updated 5 years ago
- 基于卷积神经网络的猫狗识别 web 应用☆161Updated 2 years ago
- PyTorch框架构建花朵图像分类模型（Resnet网络，迁移学习）☆16Updated 3 years ago
- 实现常用图像分类算法☆45Updated 2 years ago
- 基于 Pytorch 的垃圾识别与分类。本项目源于浙江大学光电学院课程设计。（程序仅供参考，很久没关注这方面内容了，为避免误导，相关问题不作回答）☆64Updated 4 years ago
- 深度学习 卷积神经网络教程 ：图像识别，目标检测，语义分割，实例分割，人脸识别，神经风格转换，GAN等 https://dataxujing.github.io/CNN-paper2/☆181Updated 5 years ago
- 本赛题任务是对西安的热门景点、美食、特产、民俗、工艺品等图片进行分类，即首先识别出图片中物品的类别（比如大雁塔、肉夹馍等），然后根据图片分类的规则，输出该图片中物品属于景点、美食、特产、民俗和工艺品中的哪一种。☆86Updated 4 years ago
- 基于数字图像处理的车牌定位和分割☆13Updated 6 years ago
- 基于Keras实现Kaggle2013--Dogs vs. Cats12500张猫狗图像的精准分类☆78Updated 6 years ago
- 基于深度学习方法的图像分割（含语义分割、实例分割、全景分割）。☆164Updated 5 years ago
- 基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统，以图像分割为核心，利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行诊断。有完整的模型构建、后端架设、工业级部署和前端访问功能。TensorRT、PyTorch 、OpenCV 、Flask、Vue☆605Updated 6 months ago
- 本文采用基于注意力机制的卷积神经神经网络模型来实现对阿尔兹海默症疾病的分类。采用3D卷积对图像进行特征获取，通过在卷积中添加注意力机制，重点关注疾病脑图像中的患病区域，从而提高分类模型的实验精度。☆32Updated 5 years ago
- 基于Python OpenCV的图像算法原理及代码示例｜平移变换、尺度变换、旋转变换、仿射变换 求反、动态范围压缩、阶梯量化、阈值分割 加法、平均法消除噪声、减法 直方图均衡化、直方图规定化 线性平滑滤波器、线性锐化滤波器、非线性平滑滤波器、非线性锐化滤波器 傅里叶变换和反…☆74Updated 2 years ago
- 使用HOG+SVM进行图像分类☆165Updated 6 years ago
- 小作业 使用遗传算法和OTSU做图像分割☆36Updated 7 years ago
- 利用opencv自带的yolo模型进行目标检测（图片和视频）☆63Updated last year
- 基于内容的图像检索系统（Content Based Image Retrieval,简称 CBIR）☆69Updated 7 years ago
- 垃圾分类系统，基于DenseNet模型训练算法，系统服务端代码☆38Updated 4 years ago
- 基于PaddleX+Flask开发后端，基于VUE开发前端应用，做一个AI医疗的WEB应用☆176Updated 4 years ago
- 毕业设计项目-基于深度学习的阿兹海默症早期诊断辅助系统设计与实现☆109Updated 5 years ago