文件名称：ISIC_2018_classification
文件大小：5.52MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-19 00:38:33
Python
该存储库包含ISIC 2018皮肤病变分类任务的代码： 可能的疾病类别为： Melanoma (MEL) Melanocytic nevus (NV) Basal cell carcinoma (BCC) Actinic keratosis / Bowen’s disease (intraepithelial carcinoma) (AKIEC) Benign keratosis (solar lentigo / seborrheic keratosis / lichen planus-like keratosis) (BKL) Dermatofibroma (DF) Vascular lesion (VASC) 用于训练的输入图像应放在一个包含班级特定文件夹的文件夹中：MEL，NV，BCC，AKIEC，BKL，DF，VASC python3 data_process.py将创建类特
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ISIC_2018_classification-master
----classifier.py(11KB)
----pretrainedmodels()
--------datasets()
--------__init__.py(2KB)
--------models()
--------utils.py(3KB)
--------version.py(22B)
----image_utils.py(2KB)
----focal_loss.py(999B)
----main_1.py(3KB)
----__init__.py(0B)
----file_reader_utils.py(146B)
----model_params_isic.py(159B)
----data_reader.py(7KB)
----models()
--------vgg.py(6KB)
--------pnasnet.py(4KB)
--------mobilenet.py(2KB)
--------__init__.py(382B)
--------shufflenet.py(3KB)
--------senet.py(4KB)
--------resnext.py(3KB)
--------preact_resnet.py(4KB)
--------lenet.py(699B)
--------squeezenet.py(5KB)
--------densenet.py(3KB)
--------inception.py(12KB)
--------alexnet.py(2KB)
--------googlenet.py(3KB)
--------mobilenetv2.py(3KB)
--------resnet.py(4KB)
--------dpn.py(3KB)
----data_process.py(6KB)
----papers()
--------1803.10417.pdf(5.65MB)
----statics_isic.py(219B)
----utils()
--------utils_all.py(313B)
--------__init__.py(0B)
--------pytorch_utils.py(1KB)
----README.md(978B)
----model_loader.py(5KB)
----sandbox()
--------data_reader_cifar.py(2KB)
----metrics.py(2KB)
----utils_pytorch.py(536B)
----main_0.py(3KB)
----cifar10.py(13KB)
----file_utils.py(455B)
----vat.py(2KB)
----ensembler.py(242B)
----old()
--------classifier_isic.py(6KB)
--------main_isic.py(3KB)
----augment_data.py(4KB)
----loss_loader.py(513B)