基于 pytorch的 肺部x光片疾病识别

最新推荐文章于 2025-05-19 08:53:00 发布
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#深度学习 #python #pytorch #计算机视觉 #神经网络

该博客介绍了基于PyTorch的肺部X光片疾病识别方法，利用ResNet网络进行迁移学习。首先，加载预训练的ResNet模型并冻结底层卷积层，然后替换并训练新的分类层。数据集来源于Kaggle，通过微调超参数和选择性解冻层以优化模型。

目录

案例主要流程：

数据集下载地址：

数据示例：

模型结构示意图：

ResNet 网络结构图

显示图片功能

显示数据集中的图片样例：

 迁移学习，进行模型的微调

案例主要流程：

第一步：加载预训练模型ResNet，该模型已在ImageNet上训练过。

第二步：冻结预训练模型中低层卷积层的参数(权重)。

第三步：用可训练参数的多层替换分类层。

第四步：在训练集上训练分类层。

第五步：微调超参数，根据需要解冻更多层。

数据集下载地址：

https:/​/​www.​kaggle.​com/​paultimothymooney/​chest-​xray-​pneumonia/​download

数据示例：

模型结构示意图：

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CSDN博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
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