Skin-Cancer-Segmentation: 利用ISIC数据集通过Mask-RCNN进行皮肤癌分类与分割
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简介：
本研究利用ISIC数据集，采用Mask-RCNN模型对皮肤癌图像进行精确分类和分割，旨在提高皮肤癌诊断的准确性和效率。
使用ISIC数据集对皮肤癌进行Mask-RCNN分类和分割的步骤如下：
1. **下载数据集**：执行 `python3 download_archive.py -s` 命令以获取整个档案文件。
2. **目录结构**：
数据应按照以下方式组织：
```
Data/
├── Images/ (包含 .jpg 文件)
├── Descriptions/ (包含 json 文件)
└── Segmentation/ (包含 .png 文件)
```
3. **安装依赖项**：运行 `pip3 install -r requirements.txt` 命令。
4. **创建模型**：执行命令 `python3 main.py` 创建模型。
5. **下载Coco模型**（具体步骤请参照官方文档）：
6. **测试模型**：使用 `python3 test.py` 指令进行测试。
最终结果将包括原始图片、分类后的图像以及经过分割处理的图像。
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