h13143367300的博客

原创 基于Resnet18的指甲病图像智能诊断模型 内附代码

指甲病的发展现状迫切地要求我们建立一个指甲病临床分类的简易方法，本研究使用 Pytorch 深度学习框架，在ImageNet预训练图像分类模型搭建 ResNet网络模型，优化网络参数和结构，基于深度学习的图像分类方法，通过数据清洗、图像数据预处理、数据加载、模型设计与搭建、进行不同周期的训练与测试，在训练过程中，记录训练集和测试集的损失函数、准确率、Precision、Recall、f1-score等评估指标，使用wandb可视化面板监控。为后续的新图像预测、测试集评估、可解释性分析、模型部署，奠定算法基