基于Pytorch的糖尿病性视网膜病变检测（Diabetic_Retinopathy_Detection）

简介：
本项目利用Pytorch框架开发了一种自动化的糖尿病性视网膜病变检测系统。通过深度学习技术分析眼底图像，实现对疾病的早期识别和分级，旨在辅助医生提高诊断效率与准确性。 糖尿病视网膜病变的检测可以使用Pytorch来实现。数据集包含左眼和右眼的图像。 在预处理阶段，由于图像存在噪点问题，通过裁剪这些区域以减少噪声的影响。此外，还遇到了类不平衡的问题，并且利用数据增强技术解决这一挑战。 关于实施方面，在Kaggle的数据集中实现了糖尿病视网膜病变检测模型。该存储库提供了两种实现方式： 1. 二进制分类：在bin_retinet.py中，此模型可以预测一个人是否患有糖尿病性视网膜病。 2. 多类分类： 在multi_retinet.py文件中的模型则能够预测不同级别的病情严重程度，包括无DR、轻度、中等、重度以及增殖性DR。