基于Python和深度学习的眼底疾病诊断系统（含中心凹检测、血管分割及糖尿病视网膜病变分级）+源码+文档+训练模型+实验报告

简介：
本项目开发了一套基于Python与深度学习技术的眼底疾病诊断系统，涵盖中心凹检测、血管分割及糖尿病视网膜病变分级等功能，并提供完整源码、文档和预训练模型。 基于Python与深度学习技术的眼底疾病诊断项目（包括中心凹检测定位、血管分割及糖尿病视网膜病变分级）提供了源码、项目文档以及详细的模型训练流程和实验结果，非常适合毕业设计或课程作业的开发需求。 ### 任务一：中心凹检测定位 在这一部分的任务中，我们采用了YOLOv5作为基础模型来实现眼底图像中的中心凹位置识别。由于YOLO系列发展到了第五代，在目标检测领域已经相当成熟，并且其数据预处理、权重初始化及调参过程都有较为完善的解决方案。 ### 任务二：血管分割 这是一个典型的二值语义分割问题，项目提供的数据集包含二十份眼底图像及其对应的血管标注。考虑到这些限制条件，我们选择了U-net架构来解决这个问题。 ### 任务三：糖尿病视网膜病变分级 这项工作在许多深度学习竞赛中都有出现过，在研究过程中发现大多数性能较好的模型都使用了EfficientNet，并且也有一些模型结合Res-Net、Inception或Mobile Net进行集成式的学习。