皮肤癌分类迁移学习方法数据集与代码_EfficientNetV2_B0_ImageNet

数据集概述

本数据集包含基于EfficientNetV2 B0和ImageNet的皮肤癌分类迁移学习方法相关的数据集与代码。数据来源于国际皮肤影像协作组织（ISIC）收集的良性、恶性皮肤病变图像，含黑色素瘤、痣等分类，各子组图像数量相等。

文件详解

• 文件名称：Dataset and Code for Transfer Learning Approaches/Code and Dataset.rar
• 文件格式：RAR（压缩包）
• 内容说明：压缩包内包含皮肤癌分类迁移学习方法的数据集与代码，数据集基于ISIC的皮肤病变图像，代码用于EfficientNetV2 B0模型的迁移学习实验

数据来源

国际皮肤影像协作组织（ISIC）

适用场景

• 医学图像处理研究：用于皮肤癌图像分类算法的开发与验证
• 深度学习迁移学习应用：探索EfficientNetV2 B0模型在医学图像任务中的迁移学习效果
• 皮肤癌辅助诊断研究：分析不同皮肤病变类型的图像特征与分类规律
• 计算机视觉算法优化：对比不同迁移学习策略在皮肤癌分类任务中的性能