数据来源 https://challenge.isic-archive.com/data/#2019 数据划分 写了个脚本划分 for line in open('ISIC/labels.csv').readlines()[1:]:split_line = line.split(',')img_file = split_line[0]benign_malign = split_line[1

kaggle之皮肤癌数据的深度学习测试 近期一直在肝深度学习 很久之前，曾经上手搞过一段时间的深度学习，似乎是做轮胎花纹的识别，当初用的是TensorFlow，CPU版本的，但已经很长时间都没弄过了 现在因为各种原因，不得不重新开始。因为设备限制，深度学习的GPU环境一直没搭好，为了快速开始，不得不继续使用CPU版本 我用的是kaggle提供的皮肤癌的数据集，地址在这里，下载的话，需要注册

★★★ 本文源自AlStudio社区精品项目，【点击此处】查看更多精品内容 >>> 1. 前言 1.1 “AI+医疗” 助力健康中国建设 人工智能构建智慧医疗体系，推进医药卫生体制改革。 自从有了人类就有了生老病死，也伴随着开始有了医学的产生与发展。中国的中医学起源于三皇五帝时期，相传伏羲发明了针灸并尝试草药，神农炎帝更是尝尽百草，并且用茶来解毒。在公元前3000多年，中国的轩

project introduction project使用的数据为皮肤癌的图片数据，分为了训练和测试集，两个数据集内图片没有重合，均为彩色图像，因为为良恶性皮肤癌的二分类任务，所以相对来讲比较简单。对于网络选择我个人不是很赞成使用算力很大的网络来提升参数指标，毕竟大算力可能会造成落地困难并且较大的算力并不亲民。 Approach 与分割任务不同，分类任务对应的label不会改变所以可以随心

最近在看图像分类方面的技术，看了之前大家做皮肤癌分类时用到的一些方法和网络结构，觉得很有启发。 读了一些文献，看过后就知道大家用的套路都差不多，但很好用。 读文献的过程中做了些笔记，记的都是我认为可以借鉴的点。 和大家分享下我的笔记内容吧，可能字写的不是很好看不大清，对医学图像分类感兴趣的小伙伴可以找我交流啊。 留个qq联系方式吧，qq：604395564。

编译 | 金又南  官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn MetaOptima Technology是一家位于加拿大温哥华的科技初创公司，近日宣布已获得860万美元融资。本轮融资由澳大利亚Skip Capital和AirTree Ventures领投，融资完成后这两家机构的基金负责人Scott Farquhar和Daniel Petre将加入M

虽然现有的神经网络纷繁复杂，但大多都是从几个最著名网络中演变出来的。我们可以简单地将皮肤损伤分割问题理解为计算机视觉中的示例分割问题，即先进性目标检测然后语义分割。而作为特征提取的卷积神经网络，是复杂网络的基石。在这里，我们先介绍图像特征提取，语义分割，目标检测领域中几个最常见的网络结构。 1. 卷积神经网络 VGG：在全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks)