ISIC 2018：黑色素瘤检测的皮肤病变分析 概括 更新：2018年7月15日，包括k倍验证以及验证/测试预测和提交。 该存储库为基于Keras / Tensorflow的ISIC-2018挑战的任务1和任务3提供了一个起始解决方案。 当前达到的性能是： 任务1 任务3 平均Jaccard的81.5％ 准确度达83％ 阈值Jaccard的77.2％ 平均召回率68.5％ 我们支持Keras支持的大多数骨干网（Inception，Densenet，VGG等）。 对于分段问题，我们还支持在U-Net类型结构中使用Keras预训练主干。 该代码是高度可配置的，允许您更改和尝试算法的许多方面。 下面，我们描述如何运行基准解决方案。 安装/设置 该代码使用：Python 3.5，Keras 2.1.6和TensorFlow 1.8.0。 请参阅需求文件以获取所需的软件包。 请