颜色分类leetcode Ensemble of Multi Scale CNN for Dermatoscopy Classi...

颜色分类leetcode用于皮肤病变疾病分类的卷积神经网络集合问题陈述：从皮肤镜图像中对皮肤病变进行完全监督的二元分类。注意：以下方法在2019年计算机辅助诊断：皮肤镜检查中的深度学习挑战赛中以92.2%的准确率（kappa：0.819）在2018-20学年联合硕士项目中获得第一名。致谢：Pavel Yakubovskiy用于TensorFlow.Keras实现，Mina Sami用于Python实现。数据： A类：痣； B类：其他（黑色素瘤、皮肤纤维瘤、色素性鲍温氏病、基底细胞癌、血管性、色素性良性角化病）[4800/1200/1000：训练/值/测试比率]目录●色彩空间/ scripts/color-io.ipynb预处理流水线： scripts/color-io.ipynb ●单个模型训练-验证管道： scripts/train-val.ipynb ●集成验证管道： scripts/ensemble-val.ipynb ●集成推理管道： scripts/ensemble-test.ipynb训练/测试时间数据增强图1.在训练时使用