利用DCNNs(DenseNet、Inception V3、Inception-ResNet V2、VGG16)进行大规模数据集皮肤病变分类的转移学习HAM10000。
skin-lesion-classification 开源项目推荐(127 个)
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热门项目 前 20
按 Star 数排序展示前 20 个 · GitHub 共 127 个仓库Transfer Learning with DCNNs (DenseNet, Inception V3, Inception-ResNet V2, VGG16) for skin lesions classification
Datasets for skin image analysis
基于皮肤镜图像,使用多种 CNN 架构(EfficientNet-B6、Inception-V3、SEResNeXt-101、SENet-154、DenseNet-169)集成和多尺度输入,对皮肤病变进行全监督二分类。
皮肤病检测 Web 应用可在不到一秒内从单张图像预测皮肤病。
医学影像分类深度多模态指导:https://arxiv.org/pdf/2203.05683.pdf
[MICCAI‘25 Early Accept] MAKE: Multi-Aspect Knowledge-Enhanced Vision-Language Pretraining for Zero-shot Dermatological Assessment
The official implementation of "TFormer: A throughout fusion transformer for multi-modal skin lesion diagnosis"
ISIC 2019 - Skin Lesion Analysis Towards Melanoma Detection
CIRCLe: Color Invariant Representation Learning for Unbiased Classification of Skin Lesions
Code for the paper "Coherent Concept-based Explanations in Medical Image and Its Application to Skin Lesion Diagnosis", IEEE CVPRW 2023.
HAM10000 数据集,一个包含常见色素性皮肤病变的多来源皮肤镜图像的大型集合。
基于 AI 的红斑皮肤病定位与分类
[ECCV ISIC Workshop 2022 (best paper)] FairDisCo: Fairer AI in Dermatology via Disentanglement Contrastive Learning (an official implementation)
Code for the paper "Towards Concept-based Interpretability of Skin Lesion Diagnosis using Vision-Language Models", IEEE ISBI 2024 (Oral).
ISIC 2018 - 用于黑色素瘤检测的皮肤病变分类
用于生成合成皮肤病变的 StyleGAN2-ADA
该仓库包含一个训练用于区分7种皮肤病变的分类器
[JBHI 2024] HierAttn: Deeply Supervised Skin Lesions Diagnosis with Stage and Branch Attention
Skin lesion image analysis that draws on meta-learning to improve performance in low data and imbalanced data regimes.
关于这个话题
- 清单取自 GitHub 话题页并按 Star 数排序,每次展示前 20 个项目;原始页面见 https://github.com/topics/skin-lesion-classification。
- 该话题在 GitHub 上共有 127 个仓库, 本站收录的是其中最热门的 20 个,不是全量列表。
- Star / Fork 每日自动刷新一次,实时数据以 GitHub 为准。
- 当前 20 个项目累计 572 Star,覆盖 5 种主要语言,数据更新于 2026-11-07。
- 中文介绍来自 GitHub 官方话题说明(github/explore)的机器翻译,可点「查看原文」对照;译文缺失时会先展示原文。