Diabetic_Retinopathy：此存储库运用深度学习技术对糖尿病引发的视力损害程度进行分类

简介：
本项目利用深度学习技术，旨在通过分析眼底图像来准确判断糖尿病视网膜病变的程度，为糖尿病患者的早期诊断和治疗提供有力支持。 使用DNN的糖尿病性视网膜病变分类海报：运行脚本请按照指示操作或直接执行命令；训练集图片413张，测试集图片103张。图像调整大小至256*256像素，并进行盒式裁剪和归一化处理以实现类平衡。模型回调包括保存周期频率、记录培训统计信息及性能分析功能，同时将训练日志保存为csv文件；初始时期设定为上次中断训练的时间点。 数据扩充方法有：垂直翻转、水平翻转以及箱型作物旋转等技术。项目分为几个阶段进行： 1. 图像处理和数据增强； 2. 模型架构基于ResNET50v2的转移学习（transfer learning）； 3. 基于Conv + BatchNorm + Maxpool块构建模型，参数量为453K； 4. 构建自定义卷积网络结构。 训练结果展示了不同阶段的效果。