文件名称：NIH_XRay_Faster_RCNN：将PyTorch Faster RCNN应用于NIH胸部X射线数据集
文件大小：590KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-08 07:33:22
JupyterNotebook
NIH_XRay_Faster_RCNN NIH胸部X射线数据集上具有ResNet-50-FPN主干的Faster RCNN的PyTorch实现。 可从获得的NIH胸部X射线数据集包含来自30,805名不同疾病的独特患者的总计 1024 x 1024胸部X射线图像。 在总共12120张图像中，大约有1000张图像包含地面真相边界框。 使用1000幅图像来训练用于物体检测的模型。 由于容量有限，该模型仅针对少数时期进行了训练。 如果对模型进行较长时间的训练，则应可获得改进的结果。
【文件预览】：
NIH_XRay_Faster_RCNN-main
----README.md(665B)
----NIHObjectDetection.ipynb(802KB)