皮肤病图像分类2024

### 实现皮肤病图像分类的方法或模型

#### 数据收集与预处理
为了构建有效的皮肤病图像分类系统，高质量的数据集至关重要。通过Python爬虫技术可以获取大量的带状疱疹和正常皮肤的图片作为训练样本[^2]。这些数据构成了后续建模的基础。

#### 模型架构设计
对于皮肤病图像分类任务，采用分层卷积神经网络（CNN）是一种常见且有效的方式。该类模型能够自动从原始像素中学习到复杂的特征表示，从而克服传统手工提取特征所带来的局限性[^1]。具体来说：

- **基础组件**：通常会选用ResNet、DenseNet等经典深度学习框架来搭建骨干网路。

- **改进策略**：引入注意力机制或者可变形卷积操作进一步提升局部细节捕捉能力；利用迁移学习加速收敛过程并减少过拟合风险。

#### 配置文件设置
当准备好了标注好的数据之后，在实际训练之前还需要定义好`data.yaml`这样的配置文档，它指定了训练验证集合的位置以及各个标签对应的类别名列表[^3]:

train: Skin-Disease-Dataset/images/train 
val: Skin-Disease-Dataset/images/val 
nc: 9 # 类别数量 
names: ['黑色素瘤', '光化性角化病', '基底细胞癌', '皮肤纤维瘤', '痣', '色素沉着性良性角化病', '脂溢性角化病', '鳞状细胞癌', '血管病变']

#### 训练流程概述
完成上述准备工作后就可以启动正式的训练环节了。这里推荐使用PyTorch Lightning这类高级API简化代码编写工作量的同时保持灵活性。下面给出一段简单的伪代码展示如何调用YOLOv5进行端到端的学习：

from yolov5 import YOLOv5Trainer, load_config

config_path = "path/to/data.yaml"
model = YOLOv5Trainer(load_config(config_path))
model.train(epochs=100, batch_size=8)