燕山大学机器学习三级项目：新冠X射线图像分类

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本项目为燕山大学机器学习三级项目，主要致力于新冠X射线图像的分类研究。通过对大量新冠X射线图像进行深度学习分析，旨在实现对新冠患者与非新冠患者的自动识别，为临床诊断提供有力支持。

项目简介

本项目采用深度学习技术，对新冠X射线图像进行特征提取和分类。主要分为以下几个步骤：

1. 数据收集：收集一定数量的新冠和非新冠X射线图像，构建数据集。
2. 数据预处理：对图像进行去噪、缩放等操作，提高模型训练效果。
3. 模型设计：设计并优化深度学习模型，实现对图像的分类。
4. 模型训练：使用训练集对模型进行训练，调整模型参数。
5. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，验证模型的泛化能力。
6. 结果展示：展示模型在测试集上的分类结果。

文件结构

• data/：存放原始数据集
• model/：存放训练好的模型
• scripts/：存放项目相关脚本
• results/：存放模型评估结果

使用说明

1. 克隆本项目仓库到本地。
2. 安装项目所需依赖库。
3. 运行scripts/train.py，开始训练模型。
4. 运行scripts/evaluate.py，评估模型性能。

注意事项

• 请确保已安装Python 3.6及以上版本。
• 项目中涉及到的深度学习框架为TensorFlow 2.x。
• 训练过程中，请确保显卡驱动正常安装，并配置好CUDA环境。

版权声明

本项目遵循Apache-2.0协议，允许自由使用和修改。如需用于商业用途，请遵循协议规定。

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