【免费下载】 深度学习实战基础案例：基于SqueezeNet的眼疾识别

项目简介

本项目是一个深度学习实战基础案例，专注于使用卷积神经网络（CNN）和SqueezeNet模型进行眼疾识别。SqueezeNet是一种轻量且高效的CNN模型，参数比AlexNet少50倍，但模型性能（accuracy）与AlexNet接近。本案例旨在通过实际操作，帮助学习者掌握深度学习模型的构建、训练和评估过程。

数据集介绍

本案例使用的数据集是眼疾识别数据集iChallenge-PM。该数据集由百度大脑和中山大学中山眼科中心联合举办，包含1200个受试者的眼底视网膜图片，训练、验证和测试数据集各400张。数据集详细信息如下：

• training.zip：包含训练中的图片和标签
• validation.zip：包含验证集的图片
• valid_gt.zip：包含验证集的标签

项目结构

项目结构如下：

1. 数据准备：

   • 数据集介绍
   • 数据集文件结构

2. 项目实战：

   • 数据标签划分
   • 数据预处理
   • 构建模型
   • 开始训练
   • 结果可视化

3. 数据集个体预测

环境要求

• 基础环境：Python 3.7
• 编译器：PyCharm
• 深度学习框架：PyTorch

使用说明

1. 数据准备：

   • 下载数据集并解压到指定目录。
   • 根据数据集文件结构，将训练集和验证集的图片路径和标签写入txt文本文件。

2. 数据预处理：

   • 调整图像大小、随机翻转、归一化等预处理操作。

3. 构建模型：

   • 使用SqueezeNet模型进行构建。

4. 开始训练：

   • 加载训练集和验证集。
   • 定义损失函数和优化器。
   • 进行模型训练，并保存最佳模型。

5. 结果可视化：

   • 训练过程中记录训练和验证的准确率和损失，并进行可视化展示。

贡献

欢迎对本项目进行改进和扩展，包括但不限于：

• 优化模型结构
• 增加更多的数据预处理方法
• 提升模型的准确率和效率

许可证

本项目遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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通过本项目的学习，您将掌握深度学习模型的基本构建和训练流程，并能够应用到实际的眼疾识别任务中。希望本项目对您的学习和研究有所帮助！