Python利用ResNet进行新冠肺炎胸透识别和预测系统的源代码、模型及数据集.zip
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简介：
本资源包提供了一个基于Python与ResNet架构的系统，用于分析新冠肺炎患者的胸部影像资料。它包括源代码、预训练模型以及相关数据集，旨在辅助用户开展深入研究或快速原型开发工作。
Python基于ResNet的新冠肺炎胸透识别与预测系统源码、模型及数据集包含两个主要部分：一个图像分类模型和一个Web界面。
在图像分类模块中，我们使用了ResNet18架构对新冠肺炎患者的胸部X光片进行分类，并通过多次训练与验证优化了一个性能较高的模型。而在Web前端方面，用户可以通过上传胸透图片获取预测结果。此外，我们将该图像识别功能集成到了Django框架内，并增添了一些实用特性如数据集的可视化分析等。
源码结构如下：
- resnet18文件夹：涵盖了从数据采集、处理到训练和模型验证的所有步骤。
- django文件夹：负责Web应用的开发工作，包括实现上传图片并进行新冠肺炎胸透识别与预测的功能。使用说明为：
```
pip install -r covid_sort_django/requirements.txt
cd covid_sort_django
python manage.py runserver
```
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