JSTP＃22使用机器学习对皮肤疾病进行分类 这是JSTP＃22项目，涉及使用机器学习对泰国的大多数10种皮肤疾病进行分类，但在我仅获得4种皮肤疾病 非危险性皮肤病这些课程无需咨询医生。 特应性皮炎[ad] 正常[nm] 危险的皮肤疾病这些课程需要咨询医生。 牛皮癣[ps] 脂溢性角化病[sk] 过程 使用训练CNN模型，并将权重转移到然后将最佳的3种模型合以获得最佳结果。 关于工作 对于 为了 用法 克隆这个 终端： git clone https://github.com/fil

皮肤疾病分类 在该项目中，已部署了定制的CNN模型以对皮肤癌类型（即黑色素瘤）之间的差异进行分类。 两种类型是： 良性 恶性的 使用Bootstrap为项目提供了UI，并使用Flask制作了后端。 最初，该项目展示了Google的AutoML和自定义CNN模型之间的比较。 链接到已发表的论文： : 该项目的屏幕截图。 首页 注册页面 登录页面 病人仪表板 数据库

皮肤癌识别黑色素瘤 在这里，我们将设计一种可以从视觉上诊断皮肤癌最致命形式的黑色素瘤的算法。 特别地，该算法将把这种恶性皮肤肿瘤与其他类型的良性病变区分开。 数据和目的摘自《国际标准产业分类》关于皮肤病灶分析的黑色素瘤检测挑战。 作为挑战的一部分，参与者的任务是设计一种诊断皮肤病变图像的算法，该图像是三种不同皮肤疾病（黑素瘤，痣或脂溢性角化病）之一。