# API_CNN_Cell_Identify
## 概述
* 这是一个基于多种CNN卷积神经网络的深度学习细胞形态学检验识别项目,在拥有12500张血细胞的大型公开数据集BCCD上训练。
* 目前现有模型包括vgg,ALexnet,xception,CBAM-Xception等神经网络,其中以CBAM-xception等网络已经达到100%的准确率,后续还会推出更多transformer,ResNext101等更多分类网络进行改进
目前,基于Flask构造的的CNN卷积神经网络细胞形态学识别已经被封装成API接口
目前能够识别嗜酸性粒细胞,嗜碱性粒细胞,跟中性粒细胞3种!
由于训练集数据非常有限,准确率有待提高,欢迎大家前来改进模型,提供更多数据!
为个人想法的简单实现,旨在让更多人方便的用上AI技术。
*第一个Github小项目,不喜勿喷!*
注意:禁止用于商业用途,欢迎个人学习交流!
**原理**
1.首先,客户端把需要的识别的图像截取出来通过POST请求发送到服务器端
2.服务器端在收到客户端的请求后,把事先训练好的模型与需要识别的图像一同加载进预测函数中,然后将与测识别的结果返回给客户端
**使用**
使用效果视频请见:https://www.bilibili.com/video/BV19T4y1g7b5
服务器端:下载相应的库。新建好一个文件夹,将模型文件cell_finder.h5与API_server.py放在同一个文件夹中,然后将其部署到服务器端启动。
客户端:启动客户端API_Client.py,将需要识别的细胞图像(2.jpg)保存(只保留需要识别的那一个细胞),然后正确输入服务器端URL(例如http://192.168.31.31:5000/) 等待服务器返回识别结果!
服务器端返回json数据类型,客户端输出Python字典数据类型
**补充**
cell_finder.h5为模型文件(由于文件较大,并未上传,需要的可以留言联系方式,我会尽快发送),可以通过自行构建神经网络与数据集(data set)训练得到。
关于CNN神经网络数据集制作预处理,与训练网络部分的源代码可以访问我的另外一个仓库 https://github.com/kay-cottage/CNN_Cell_train 查看!
最后,不喜勿喷,谢谢!
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
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基于Flask搭建的的含有多种CNN卷积神经网络细胞形态学识别API接口(CBAM-Xception,Alexnet.zip (6个子文件)
资料总结
2.jpg 3KB
api_gui.py 671B
a.png 1.01MB
API_Server.py 3KB
README.md 2KB
API_Client.py 344B
共 6 条
- 1
资源评论
- 季风泯灭的季节2024-02-23感谢博主的辛勤创作,完美的解决了我的问题!! 十分感谢!! #完美解决问题普通网友2024-02-24感谢支持
普通网友
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