【源码】基于Python和TensorFlow的医学CT图像目标检测系统

项目简介

本项目利用Python和TensorFlow实现医学图像目标检测模型，采用YOLOv3架构，能从医学CT扫描图像中检测特定目标，如肿瘤、结节等。代码覆盖数据预处理、模型构建、训练和测试等重要环节，有助于提高医学图像分析的自动化和智能化程度。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：可读取医学图像、加载标注数据并进行数据增强，为训练数据做准备。
2. 模型构建：基于darknet - 53网络结构搭建YOLOv3模型，用于目标检测。
3. 训练和测试：提供训练和测试功能，包含损失计算、模型权重更新等操作以优化模型性能。
4. 可视化：支持在训练过程中对损失曲线、模型权重等进行可视化，方便开发者监控训练过程。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python和TensorFlow，以及所需的依赖库。
2. 数据准备：准备好医学图像和对应的标注数据。
3. 代码运行：运行train.py进行模型训练，运行test.py进行模型测试。
4. 结果分析：对训练结果和测试结果进行分析，优化模型参数和架构。

注意：由于代码片段未包含完整的项目文件，实际使用时可能需根据具体项目需求和环境做相应调整与优化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】