糖尿病性视网膜病变视网膜图像的识别，采用卷积神经网络实现(源码)。

简介：
糖尿病性视网膜病变是一个旨在开发Web应用程序的项目，该应用程序的功能是能够对视网膜图像进行分类，从而判断患者是否患有糖尿病性视网膜病变。此项目运行时间为24小时。开发要求包括使用Python编程语言，并结合Keras框架与TensorFlow后端。同时，需要借助Django框架进行模型训练和定制，以满足上述技术要求。为了实现这一目标，需要安装脾气暴躁的大熊猫、Scikit-learn、Matplotlib以及Jupyter Notebook等工具。具体操作步骤如下：首先克隆该代码仓库，然后进入糖尿病性视网膜病变/网站/目录。随后，执行命令“python3 manage.py runserver”来启动Web应用程序服务器。在浏览器中输入“localhost / eye”即可访问该应用程序。该项目主要用于模型训练和定制工作。此外，还需要克隆存储库并下载相关数据集（或从其他来源获取），并将数据集按照症状和非症状两部分进行划分，以便于Keras框架的训练过程。最后，运行Jupyter Notebook来完成模型的训练和保存至model.hd5文件中；用户也可以通过加载model.hd5文件来利用我们提供的预训练模型。