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Deep-Learning-for-Skin-Cancer-Detection-

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简介：
本项目利用深度学习技术进行皮肤癌检测，旨在提高早期皮肤病病变识别准确率，助力精准医疗。 使用CNN的皮肤癌检测器需要从Kaggle下载数据集。下载的数据集应包含.csv文件，并且这些文件需解压到名为Skin-Cancer-Detector-using-CNN的文件夹中，具体包括HAM10000_metadata.csv、HAM10000_images_part_1和HAM10000_images_part_2。 所需库如下： - Web框架：Flask - TensorFlow - Matplotlib - Keras - NumPy - Pandas - Scikit-Learn 请按照以下步骤操作： 步骤一：在jupyter中运行Skin_CD.ipynb文件。 步骤二：训练模型完成后，将该模型保存到models文件夹中。

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  • Deep-Learning-for-Skin-Cancer-Detection-
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    本项目利用深度学习技术进行皮肤癌检测，旨在提高早期皮肤病病变识别准确率，助力精准医疗。 使用CNN的皮肤癌检测器需要从Kaggle下载数据集。下载的数据集应包含.csv文件，并且这些文件需解压到名为Skin-Cancer-Detector-using-CNN的文件夹中，具体包括HAM10000_metadata.csv、HAM10000_images_part_1和HAM10000_images_part_2。 所需库如下： - Web框架：Flask - TensorFlow - Matplotlib - Keras - NumPy - Pandas - Scikit-Learn 请按照以下步骤操作： 步骤一：在jupyter中运行Skin_CD.ipynb文件。 步骤二：训练模型完成后，将该模型保存到models文件夹中。
     
  • Deep Learning for Image Processing: Including Classification and Object Detection
    优质
    本书深入探讨了深度学习在图像处理领域的应用，重点介绍了分类和目标检测技术，为读者提供了理论与实践相结合的学习资源。 本教程旨在总结本人在研究生期间的研究成果，并分享给更多有需要的学习者。随着学习的深入，我也会不断更新内容与大家分享。 教学流程如下： 1）介绍网络结构及其创新点； 2）使用Pytorch搭建并训练模型； 3）利用Tensorflow（内置Keras模块）进行相同操作； 教程将涵盖以下主题： 图像分类部分包括：LeNet、AlexNet、VggNet、GoogLeNet、ResNet、ResNeXt 、MobileNet和ShuffleNet等经典网络结构，以及最新的EfficientNet。 目标检测篇则会讲解Faster-RCNN/FPN, SSD/RetinaNet 和 YOLOv3 SPP等相关技术。
     
  • PyTorch for Deep Learning
    优质
    《PyTorch for Deep Learning》是一本全面介绍如何使用PyTorch框架进行深度学习实践与开发的教程书。书中不仅涵盖了基础理论知识，还提供了丰富的实战案例和项目经验分享，帮助读者快速掌握并应用到实际工作中去。 Deep Learning with PyTorch：采用实际方法使用PyTorch构建神经网络模型的入门书籍。
     
  • Credit Card Fraud Detection: A Deep Learning Model
    优质
    本研究提出了一种基于深度学习模型的信用卡欺诈检测方法，通过分析交易数据中的复杂模式有效识别欺诈行为，提升金融安全水平。 Credit_Card_Fraud_Detection 深度学习模型用于检测信用卡欺诈交易。数据集包含了2013年9月欧洲持卡人通过信用卡进行的交易记录，在两天内发生的总计284,807笔交易中，有492起被标记为欺诈行为。该数据集中阳性类别（即欺诈）占所有交易的比例仅为0.172%，因此数据集呈现高度不平衡的特点。
     
  • deep-learning-for-remote-sensing
    优质
    Deep-Learning-for-Remote-Sensing探讨深度学习技术在遥感图像处理与分析中的应用，涵盖目标检测、分类及语义分割等领域，推动地球观测技术进步。 遥感中的深度学习 本教程涵盖我在遥感领域的研究、演示、幻灯片、建议及资源，并会随时间不断更新和完善。我推荐你关注此项目并为其点赞，以便随时获取最新动态。 物体检测是一种与计算机视觉和图像处理相关的技术，它使我们能够识别、分类和跟踪图像或视频中的对象。许多目标可以通过这种技术进行定位，如平面结构的监测、桥梁检查以及车辆及船舶等移动物体的追踪。下图提供了一些遥感数据的例子以供参考。 关于物体检测的数据集包括： - COCO（常用对象上下文） - Pascal VOC - ISPRS 数据集：语义标记与重建 - 多伦多马萨诸塞州道路和建筑物数据集 - IEEE GRSS 数据融合竞赛相关高光谱数据集，如DFC2018、Pavia及Indian Pines等
     
  • Deep learning for brain tumor segmentation
    优质
    本研究运用深度学习技术，旨在提高脑肿瘤分割的精确度和效率，为临床治疗提供更可靠的影像学依据。 论文《利用深度学习进行脑肿瘤分割》由Gal Peretz 和 Elad Amar撰写。
     
  • Scene Text Detection and Recognition in the Deep Learning Era.pdf
    优质
    本文综述了深度学习时代场景文本检测与识别的研究进展，探讨了该领域中的关键技术和挑战，并展望未来发展方向。 文本检测与识别技术综述论文旨在全面回顾近年来在这一领域的研究成果和发展趋势。该文分析了各种先进的算法和技术，并探讨它们在不同应用场景中的表现和局限性。此外，还讨论了一些未来的研究方向，以期为相关领域研究者提供有价值的参考信息。
     
  • Deep Learning ToolboxImporter for TensorFlow-Keras Models.rar
    优质
    这是一个用于导入TensorFlow-Keras模型到Deep Learning Toolbox的资源包，方便用户在MATLAB环境中利用已训练的Keras模型进行深度学习研究和应用开发。 MATLAB的Deep Learning Toolbox Importer for TensorFlow-Keras Models支持包允许在MATLAB中使用TensorFlow模型。
     
  • DL4J (Deep Learning for Java) 文档
    优质
    DL4J（深度学习for Java）文档提供了使用Java进行深度学习开发所需的所有资源和指南。该文档涵盖了从基础概念到高级应用的各种主题。 本段落将详细讲解DL4J作为Java深度学习接口的特点及其使用方法，并涵盖从构建不同类型的神经网络（如卷积、循环和前馈）到训练集构建以及模型评估的全流程教学。我们将一步步地指导读者如何利用DL4J进行各种复杂的深度学习任务，确保即使是初学者也能轻松上手并掌握相关技术。
     
  • Deep Reinforcement Learning for Human-Level Control.pdf
    优质
    本文探讨了深度强化学习在实现人类级别控制任务中的应用与挑战，通过模拟环境验证其有效性。 Nature资源提供有关深度强化学习的论文免费下载，资源共享。