010基于vgg的CT_COVID与CT_NonCOVID二分类识别

原创 已于 2023-08-20 18:58:47 修改 · 180 阅读 · 2 ·
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#python #深度学习 #pytorch

于 2023-03-16 21:11:44 首次发布
该文章介绍了一个基于Python的COVID感染检测项目，利用VGG16模型进行迁移学习训练，对图像数据集进行处理并生成模型。训练后的模型保存为model.ckpt，可用于单张图片的预测。此外，还提供了pyqt界面，用户可直观地加载图片进行识别。

本次是否感染COVID的检测

demo仓库和代码演示可以看bilibili找010期

到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

效果图如下：

整体代码文件如下：

dataset文件夹存放的是是否感染COVID的图像 通过01训练数据集文本生成.py将数据集文件夹下的图像路径保存在当前文件下的test.txt,和train.txt中，再运行02VGG16迁移学习训练模型.py读取txt中的数据进行训练。得到的模型保存为当前文件下的model.ckpt.然后运行03预测.py可以调用上一步保存的模型对单张图片进行识别。

04pyqt界面.py是展示可视化的ui界面，可以通过点击按钮加载图片识别。

【教学】python基于vgg的CT_COVID与CT_NonCOVID二分类识别+pyqt界面含代码
分享知识
05-22 554
效果演示图如下： 代码按照顺序运行即可 vgg训练模型的代码如下： import torch from PIL import Image from torchvision import datasets, models, transforms,utils import torch.nn as nn import numpy as np import random import os import torchvision from tqdm import tqdm #设置随机种子 d.
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