CV-DL

血细胞亚型分类 数据集-血细胞图像该数据集包含12,500幅血细胞增强图像，并带有伴随的细胞类型标签。 每种4种不同的细胞类型大约有3,000张图像，这些图像分为4个不同的文件夹（根据细胞类型）。 细胞类型是嗜酸性粒细胞，淋巴细胞，单核细胞和嗜中性粒细胞。 该数据集伴随着一个附加数据集，该数据集包含原始410张图像以及两个附加子类型标签，以及这些410张图像中每个图像的每个单元的边界框。 文件夹“ dataset2-master”包含2500张增强图像以及4个其他子类型标签。 型号汇总 上面的卷积神经网络将训练后的血细胞分为四类：嗜酸性粒细胞，单核细胞，淋巴细胞和嗜碱性粒细胞。 该模型具有6个卷积层，2个密集层，7个缺失和大约220K参数。 对于20个时期，它可提供80％和79％的精度。 精度增加 在以上模型中使用以下方法来提高准确性：卷积层数从2增加到6，这导致准确性显着提高。 减少了