【项目实战】MobileNetV3 医学病理识别+不使用全连接预测+迁移学习+附代码数据教程

目录

简言. 环境搭建&快速开始

1. 数据集制作

2、训练教程

2.1 迁移学习

2.2 卷积自编码器，不使用全连接

2.3训练

3 实际推理

结果：

简言. 环境搭建&快速开始

大家好，我是cv君，今天带来以前的干货，mobilenet v3的优化，能在医学病理分类中得到优异准确率，欢迎大家三连。

建议使用Anaconda进行环境管理，创建环境命令如下
conda create -n [name] python=3.6 其中[name]改成自己的环境名，如[name]->torch，conda create -n torch python=3.6
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我的测试环境如下

torch==1.7.1
torchvision==0.8.2
scipy==1.4.1
numpy==1.19.2
matplotlib==3.2.1
opencv_python==3.4.