简介

  1. 编程语言: Python;
  2. 数据集来自网络，其中包括4254张肺部CT图片，检测目标为1类，结节(nodule)；
  3. 深度学习使用了yolov8目标检测网络(基于yolov5-8.0版本)；初始阶段使用了yolov5s.pt预训练权重，训练轮数为200轮；
  4. 图像转换、预处理涉及使用opencv、torchvision库;
  5. GUI图像界面构建展示使用PyQt5库；

内容展示

GUI界面

视频演示：【鲲码园Python】基于yolov8的肺结节识别系统_演示

代码结构

训练结果相关

源码+数据集+模型获取

飞书文档：Doc

# python # 开发语言
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