肺结核x光图像识别的模型ok
肺结核x光图像识别的模型出来了，正在跑数据。
麦肯锡的专家都说：AI是第一生产力，是行业应用的万能钥匙。
图像识别本身是通用模型，不同数据集，不同应用领域。
各种图像都可以，只要有结构化数据集，检查和识别各种形态的品种。
如今火爆的奶茶店安装个带摄像头的pc，就可以ai自动识别奶茶种类。
大到各种太空星球、星系，小到各种什么类型的病*元素。
只要有天文摄影图片，需要显微镜切片影像。
而且，支持多种类别，如不同的鸟类名称，汽车品牌等等。
原生的xray数据，是纯医学格式，只有normal（正常），abnormal（非正常）标注，而且是文本格式，非ai标准数据集。
很多，可能超过80%，ai初学者，运行案例时，都卡在数据集的导入上面，无法运行ai程序，然后gameoover。
医疗行业人士，属于非专业的程序员，phd级别，大部分也是编程小白。
realMed团队，对数据集进行了预处理，按AI神经网络模型标准dataset数据集模式，把数据集分为：train训练、valid验证、test测试，三大类型，并保存在不同子目录下，开箱即用，也算是reamlMed团队，对AI医学开源项目的一点点微创新吧。
请大家