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肺炎X光图像分类数据集及代码教程.zip

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简介：
本资料包提供了一个关于肺炎X光影像分类的数据集，并附带详细的代码教程。帮助用户学习如何通过机器学习算法识别和分类肺炎X光图像。 肺炎X光图片分类数据集提供TensorFlow代码和教程，并结合作者在B站发布的视频教学内容，帮助学习者快速掌握相关技能。关于数据集的详细信息，请参考相应的博客文章。

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  • 肺炎X光图像分类数据集及代码教程.zip
    优质
    本资料包提供了一个关于肺炎X光影像分类的数据集，并附带详细的代码教程。帮助用户学习如何通过机器学习算法识别和分类肺炎X光图像。 肺炎X光图片分类数据集提供TensorFlow代码和教程，并结合作者在B站发布的视频教学内容，帮助学习者快速掌握相关技能。关于数据集的详细信息，请参考相应的博客文章。
     
  • 肺炎X光图像分类资料集RAR版
    优质
    本资料集为RAR压缩包格式，包含大量肺炎患者的X光影像及标注信息，适用于肺炎诊断模型训练与研究。 使用ResNet对X光肺炎图像进行分类，包括正常图像与肺炎图像的区分以及病毒性肺炎和细菌性肺炎的进一步分类。内容包含代码及其运行效果展示。
     
  • 肺炎分类的深度学习图像数据分析集
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    本数据集运用深度学习技术对肺炎影像进行分类分析，旨在提供一个全面且精准的肺炎类型识别工具，助力医学研究与临床诊断。 深度学习图像分类数据集用于肺炎分类，包含COVID、Lung_Opacity、Normal和Viral Pneumonia四个类别，总共有超过2万张图片，适用于深度学习领域的图像分类研究。
     
  • YOLO肺炎分类数据集(含2万张图片).zip
    优质
    该数据集包含20,000张图像，旨在支持YOLO算法在肺炎分类任务上的应用和优化，为医学影像分析提供宝贵资源。 资源描述：深度学习图像分类-肺炎分类数据集，类别包含COVID、Lung_Opacity、Normal以及Viral Pneumonia。 资源特点：该数据集的数据质量和标注框质量高，可以直接用于YOLO目标检测模型的训练和测试。 适用对象：适合计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大学生在课程设计、期末大作业或毕业设计中使用。 作者介绍：某知名公司资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++以及Java等领域拥有十年的工作经验，专注于计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测和信号处理等多个领域的研究。此外，还擅长元胞自动机技术的应用开发，并在图像处理及智能控制方面有丰富的实践经验。欢迎与作者交流学习相关知识和技术。
     
  • 关于多种肺炎的胸部X光片数据集
    优质
    该数据集包含了各种肺炎患者的胸部X光影像，旨在为研究者提供一个全面的资源库，以促进对不同类型的肺部疾病的诊断和理解。 此数据集包含3616个COVID-19阳性病例以及10192个正常、6012个肺部浑浊（非COVID肺部感染）和1345个病毒性肺炎图像，包括了数据集和注释。 新型冠状病毒感染引起的新冠肺炎具有全球流行、高度传染性和高死亡率的特点。随着确诊病例的增加，医疗机构面临着巨大的确诊压力。为此，作者构建了一个胸部X光片的数据集：其中包括3616张COVID-19阳性病例以及10,192张正常图像、6012张肺部浑浊（非COVID肺炎）和1345张病毒性肺炎的图像。此数据集可用于区分新冠肺炎和其他原因引起的肺炎，加快确诊速度与效率。 该数据集中包含四个类别的文件夹： - COVID：新型冠状病毒感染阳性病例（共3616张） - Lung_Opacity：肺部浑浊（非COVID感染）（共6012张） - Normal：正常胸部X光片（共10,192张） - Viral_Pneumonia：病毒性肺炎（共1345张） 所有图像均采用PNG格式，分辨率为299*299像素。
     
  • 新冠病毒检测数据集，包含1765张X胸透图像，采用COCO格式标注，能区分新冠肺炎、正常及肺炎三种情况.zip
    优质
    本数据集提供1765张胸部X光影像，以COCO格式详细标注，涵盖新冠肺炎、健康和普通肺炎三类情况，适用于医学影像分析与疾病诊断研究。 新冠肺炎检测数据集包含1765张胸透光片，并使用COCO格式进行标注，可以识别出新冠肺炎、正常和肺炎三种状态。
     
  • MobileNet实战教程：基于TensorFlow 2.X的MobileNetV2小数据集图像分类.zip
    优质
    本资料提供了一套详细的MobileNetV2模型在TensorFlow 2.x环境下的应用教程，专注于使用此模型进行小规模数据集上的图像分类任务。适合对移动端视觉识别领域感兴趣的开发者与研究者深入学习和实践。 本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据作为训练样本，整个数据集中共有12种类别。今天我和大家一起使用TensorFlow 2.X版本完成图像分类任务，并采用MobileNetV2模型进行实现。 MobileNetV2在MobileNetV1的基础上增加了线性瓶颈（Linear Bottleneck）和倒残差（Inverted Residual），这种改进使得它成为一种轻量级的网络，非常适合应用在真实的移动端应用场景中。通过这篇文章的学习，你将掌握以下技能： 1. 如何加载图片数据并进行预处理； 2. 将标签转换为one-hot编码的方法； 3. 数据增强技术的应用； 4. Mixup方法的使用技巧； 5. 数据集切分的操作步骤； 6. 预训练模型的加载方式。 这些内容将帮助你更好地理解和应用MobileNetV2网络进行图像分类任务。
     
  • RSNA肺炎检测数据集（VOC+YOLO格式），含6012张图像，1个类别.7z
    优质
    该数据集包含6012张图像，专门用于训练和评估肺炎检测模型，以VOC和YOLO两种格式提供，便于快速集成到不同类型的深度学习项目中。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量(jpg文件个数)：6012 标注数量(xml文件个数)：6012 标注数量(txt文件个数)：6012 标注类别数：1 标注类别名称:[meat] 每个类别标注的框数： meat 框数 = 9555 总框数：9555 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注
     
  • MobileNet实战教程：TensorFlow 2.X版，基于小数据集的MobileNetV3图像分类.zip
    优质
    本教程提供了一个详细的指南，介绍如何使用TensorFlow 2.X版本在小规模数据集中实现MobileNetV3模型进行高效的图像分类。适合初学者和中级开发者学习与实践。 本段落基于植物幼苗数据集的一部分进行图像分类任务的实现，在TensorFlow 2.X版本下使用MobileNetV3模型完成这一过程。通过本篇文章的学习，你将能够掌握以下内容： 1. 理解MobileNetV3的特点。 2. 如何加载图片并对其进行预处理操作。 3. 怎样将标签转换为one-hot编码格式。 4. 图像数据增强的实现方法。 5. 使用mixup技术提升模型性能的方法介绍。 6. 数据集切分技巧，包括训练集、验证集和测试集的比例分配等知识。 7. 如何利用预训练模型进行迁移学习。 希望读者能够通过本段落的学习掌握基于TensorFlow 2.X版本及MobileNetV3架构的图像分类任务的具体实现步骤。
     
  • 牙齿的X光图像分割数据：二分类任务训练及测试集
    优质
    本数据集旨在为牙齿X光影像提供一个二分类任务的数据支持，包括详细的训练与测试集，以促进口腔医学领域内的研究和应用。 项目包含基于X光下的牙齿分割数据（2类别分割任务），并已划分训练集和测试集。 该数据集是针对X光拍摄背景中的牙齿进行分割而设计的，其中前景区域丰富且密集，占据整幅图像很大的比例。可以用于二值图像分割任务，标签的前景像素点为255，加上背景的0。 数据集分为以下两部分： - 训练集：包含1600张图片及对应的1600个mask图片。 - 测试集：包括400张图片和相应的400个mask图片。 此外，项目中还提供了一个图像分割可视化脚本。该脚本能随机选取一张图，并展示其原始图片、GT（Ground Truth）图像以及在原图上的GT蒙板图像，最后将这些内容保存到当前目录下。