肺炎的检测，使用，转移学习

基于CNN的CXR图像分类技术的比较分析，可有效检测COVID-19和病毒性肺炎 该存储库包含用于胸部X射线图像分类的基于CNN的不同方法的源代码，可有效检测COVID-19和病毒性肺炎病例。 有三类： 新冠肺炎 正常 病毒性肺炎 数据集 我们已使用Kaggle的可公开获得的胸部X射线（CXR）数据集，该数据集可通过以下链接获取 每个类别的样本图像如下： COVID-19样本 普通样本 病毒性肺炎样本 CNN使用的方法 VGG-16 VGG-16带转移学习 接受转移学习 具有CBAM的Re

使用Keras和TensorFlow检测X射线图像中的COVID-19 使用keras和tensorflow进行深度学习，在X射线图像中检测COVID-19，图像分类。 注意 该笔记本已在Google合作实验室上运行。 由于我的gtx1050ti无法处理它。 先决条件 Tensorflow 2.xx 凯拉斯h5py 细节 数据集： 我们将用于此解决方案的COVID-19 X射线图像数据集由蒙特利尔大学的博士后研究员Joseph Cohen博士策划。 为了获得健康的X射线，我们将使用Kagg