颜色分类LeetCode - DeepSeeNet: DeepSeeNet是一个深度学习框架，用于在视网膜彩色眼底照片中根据患者年龄...
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简介：
DeepSeeNet是一款专为眼科医学图像分析设计的深度学习工具，它能高效地对视网膜彩色眼底照片进行颜色分类和病变检测，尤其适用于不同年龄段患者的精准医疗。
颜色分类LeetCodeDeepSeeNet是一种高性能的深度学习框架，用于使用AREDS简化严重程度等级对彩色眼底照片进行分级。有关详细信息，请参阅相关文档。
DeepSeeNet入门
这些说明将为您提供一份项目副本，并在您的本地机器上运行以进行开发和测试。该软件包应成功安装在Linux系统中。
**安装先决条件**
- Python 3.6
- TensorFlow >=1.6.0
- Keras =2.2.4
TensorFlow可以从官方网站下载。
从源代码安装：
1. 使用Git克隆DeepSeeNet仓库。
```shell
git clone https://github.com/ncbi-nlp/DeepSeeNet.git
```
2. 切换到DeepSeeNet的目录。
3. 安装所需的包：
```shell
pip install -r requirements.txt
```
4. 将代码目录添加到PYTHONPATH：
```shell
export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH
```
使用DeepSeeNet对简化分数进行评分最简单的方法是运行以下命令
```shell
python examples/predict_simplified_score.py data/left_
```
注意：上述命令中的`data/left_` 是一个示例，实际操作时需要替换为具体路径和文件名。
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