Rak skóry pozostaje jednym z najbardziej rozpowszechnionych nowotworów na świecie a jego wczesne wykrycie odgrywa kluczową rolę w zapewnieniu skutecznego leczenia. Jednak tradycyjne metody diagnostyczne w dużej mierze zależą od wiedzy dermatologów co może sprawić że proces ten będzie powolny i kosztowny. Niniejszy projekt wprowadza zautomatyzowane podejście do wykrywania raka skóry przy użyciu kombinacji technik głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego mające na celu wspieranie wczesnej i skutecznej diagnozy. Aby poprawić dokładność i niezawodność zastosowano kilka etapów przetwarzania wstępnego w tym rozszerzenie obrazu normalizację i równoważenie klas. Model został dodatkowo ulepszony przy użyciu uczenia transferowego ze wstępnie wytrenowanymi wagami ImageNet co pozwoliło mu działać dobrze nawet przy ograniczonej ilości danych.
Piracy-free
Assured Quality
Secure Transactions
Delivery Options
Please enter pincode to check delivery time.
*COD & Shipping Charges may apply on certain items.