@Author:Runsen

在本教程中,我们将使用 TensorFlow (Keras API) 实现一个用于二进制分类任务的深度学习模型,该任务包括将细胞的图像标记为感染或未感染疟疾。

数据集来源:https://www.kaggle.com/iarunava/cell-images-for-detecting-malaria

数据集包含2个文件夹

  • 感染::13780张图片
  • 未感染: 13780张图片

总共27558张图片。

此数据集取自NIH官方网站:https://ceb.nlm.nih.gov/repositories/malaria-datasets/

对于图片数据存在形状不一样的情况,因此需要使用 OpenCV 进行图像预处理。

将图片变成 numpy 数组(数字格式)的形式转换为灰度,并将其调整为一个(70x70)形状。

环境:kaggle,天池实验室或者gogole colab都可以。

导入相关模块

import cv2
import tensorflow as tf
from tensorflow.

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