【文件属性】：
文件名称：xcovid:制作成WebApp的基于转移学习的COVID-19肺部X射线分类器！
文件大小：84.43MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-27 03:48:25
pytorch cnn-classification pytorch-cnn transfer-learning-with-cnn streamlit
xcovid
在这个项目中，我们创建了一个传输基于学习COVID-19肺部X射线分类Web应用程序的 ！
为了运行它，只需按照以下说明进行操作：
使用git clone https://github.com/gfc-fiscomp/xcovid.git克隆存储库。
使用cd xcovid进入存储库目录。
在终端上键入streamlit run app.py 。 然后，应在浏览器中打开localhost实例！ （注意：该网站完全使用巴西葡萄牙语）
用于图像分类的模型是使用ImageNet权重进行预训练的ResNet50，使用 数据集中的图像提供的数据进行了微调（由datathon组织者提供给我们）。 为了进一步了解如何训练模型，请在查看rede.ipynb文件。 我们必须处理非常不平衡的数据集！ call_model.py和模型之间的通信通过call_model.py ，可以在。
【文件预览】：
xcovid-main
----requirements.txt(92B)
----rede.ipynb(895KB)
----README.md(2KB)
----__pycache__()
--------call_model.cpython-37.pyc(1KB)
--------call_model.cpython-38.pyc(1KB)
----model.pt(90MB)
----call_model.py(1KB)
----scitekPoatek.png(256KB)
----setup.sh(231B)
----Procfile(41B)
----app.py(4KB)
----example_images()
--------Normal-6166.png(33KB)
--------COVID-3600.png(38KB)