# 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
【资源说明】 基于Python+Flask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细胞形态学检验识别)源码+部署文档+全部数据资料 高分项目 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
基于Python+Flask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细胞形态学检验识别)源码+部署文档+全部数据资料 高分项目.zip (8个子文件)
API_CNN_Cell_Identify-master
2.jpg 3KB
api_gui.py 671B
a.png 1.01MB
API_Server.py 3KB
README.md 2KB
API_Client.py 344B
Flask系统部署文档.md 3KB
171265889347208773632.zip 416B
共 8 条
- 1
资源评论
不走小道
- 粉丝: 3223
- 资源: 5113
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功