dif_class.py: 类间不平衡，使用不同比例的权重训练loss</br>
dif_model.py: 测试不同model</br>
calculate_mean.ipynb: 计算数据集均值，在transform中要用到</br>
example.ipynb:学习使用pytorch</br>
resnet50.ipynb:训练</br>
finetune.ipynb:冻结前面层参数，只调节后面</br>
moveon.ipynb:保存了优化器参数，在之前的基础上继续训练更多epoch</br>
feature.ipynb:逐层打印提取的特征</br>
毕业设计基于resnet50实现的宫颈癌智能诊断系统python源码（高分项目）.zip
版权申诉
177 浏览量
2024-05-09
13:53:21
上传
评论 1
收藏 77.57MB ZIP 举报
毕业设计，宫颈癌智能诊断系统.zip （41个子文件） 
毕业设计基于resnet50实现的宫颈癌智能诊断系统python源码 slim prune 
preresnet.py 4KB main.py 6KB resprune.py 9KB readme.md 70B qt utils.py 49KB resnet_qt.py 49KB
sample.jpg 9KB qttorch1.py 49KB fusion utils.py 49KB bn_fusion.py 49KB main.py 49KB
sample.html 594B 预处理 blur.py 729B rename.py 353B reflect.py 1KB ROI.py 8KB readme.md 97B resize.py 539B delete_repeat.py 699B up2 preprocess.py 5KB GUI_ZYE.py 11KB preresnet.py 4KB test_up2 4-57.jpg 47KB 2_19.jpg 7KB 3_410.jpg 8KB 2_38.jpg 8KB readme.md 232B resnet50.pth 89.99MB classification.py 493B detect.py 2KB pruned_whole.pth 4.84MB 神经网络训练 resnet50训练.ipynb 84KB feature.ipynb 640KB moveon.ipynb 46KB class_dif.py 6KB calculate_mean.ipynb 2KB readme.md 452B finetune.ipynb 99KB diff_model.py 4KB
安装&指令.docx 28KB README.md 54B资源评论
