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随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）在图像分类任务上取得了巨大的成功。CNN通过多层卷积和池化操作，自动学习图像的特征表示，并且能够从大规模数据中进行端到端的训练。著名的CNN模型，如LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等，不断推动图像分类的性能和效果的提升。 1、标记数据 2、使用Pytorch搭建深度学习模型（bachbone为Resnet），划分训练集、测试机 3、模型离线推理 4、python使用环境搭建，Linux下实验环境搭建、NVIDIA显卡驱动安装等，windown下模型部署

医学图像分割的目的是使图像中解剖或病理结构的变化更加清晰;它在计算机辅助诊断和智能医疗中发挥着至关重要的作用，极大地提高了诊断的效率和准确性。 python使用环境搭建 1、标记数据 2、使用Pytorch搭建深度学习模型（bachbone为Resnet），划分训练集、测试机 3、模型离线推理 4、Linux下实验环境搭建、NVIDIA显卡驱动安装等 5、windown下模型部署