颜色分类leetcode Deeplearning digital pathology 将深度学习应用于虚拟幻灯片的完整包

颜色分类leetcode深度学习数字病理学该存储库包含用于图像分类和语义分割的实用程序，以及Keras的ImageDataGenerator的扩展类，以生成具有用于分割的数据增强的批量图像。提供演示代码以供参考。要求Python 2.7 OpenCV 3.4 Numpy 1.14 Tensorflow 1.7 Keras 2.1 OpenSlide 1.1 Caffe 0.15 (optional)入门它显示了使用Keras或Caffe模型分割整个虚拟幻灯片或在网格中对幻灯片进行分类并保存结果的示例。分割：分类：它显示了使用Keras或Caffe模型对文件夹中的图像进行分割或分类并保存结果的示例。它显示了从头开始训练分割模型的示例。内容详细的函数使用见注释或使用help 。 Keras的ImageDataGenerator的扩展，用于分割图像迭代，具有类似的flow_from_directory api。图像目录的结构如下： "directory" ├── "image_subfolder" │ ├── image1.png │ ├──