/Pigmented-skin-disease-automatic-recognition-and-classification-system

设计并实现了一个基于深度学习、集成学习、迁移学习等技术 的色素性皮肤病自动识别七分类系统。本系统主要由服务端和客户端两个模块组成。服务端使用 DenseNet161和 SENet154两个模型构成集成模型，从而实现了对色素性皮肤病自动识别七分类。客户端使用微信小程序和网站(SSM)开发。用户通过微信小程序或网站上传图像到服务端，服务端返回所属类别。

Primary LanguagePython

项目名称：
色素性皮肤病七分类系统

项目功能：
基于深度学习、集成学习、迁移学习等技术的色素性皮肤病自动识别七分类系统。
本系统主要由服务端和客户端两个模块组成。服务端使用DenseNet161和SENet154
两个模型构成集成模型，从而实现了对色素性皮肤病自动识别七分类。客户端使
用微信小程序和网站(SSM)开发。用户通过微信小程序或网站上传图像到服务端，服务端返回所属类别。

项目组织结构：
服务端：
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项目部署：
1、修改server.py文件并运行
2、修改client.py文件并运行(可选)
3、修改微信客户端服务器配置

项目数据集：
https://challenge2018.isic-archive.com/task3/

项目运行效果：
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项目演示视屏：
https://github.com/JunhaoCheng/Pigmented-skin-disease-automatic-recognition-and-classification-system/blob/master/演示视屏.mp4

TODO： 网站(SSM)，额外提供皮肤病资讯、病例库查询两大功能