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基于 ResNet50 实现宫颈细胞病变分类

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逝缘~
2022-07-12

对宫颈深部细胞学病变图像数据库中的7种细胞分为4个类别(NILM、ASC-US&LSIL、ASC-H&HSIL、SCC&AdC)进行分类,通过图像分类模型将宫颈细胞学图片根据病变程度进行分类,如果一张图片中存在多种形式的病变,则以严重程度最高的病变细胞类别作为该图片的标签。

教你如何用 Keras 搭建分类神经网络

​​摘要:本文主要通过Keras实现了一个分类学习的案例,并详细介绍了MNIST手写体识别数据集。

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