训练集: 280张眼底图像非病理性近视: 133张 (47.5%)病理性近视: 147张 (52.5%)验证集: 60张眼底图像非病理性近视: 27张 (45.0%)病理性近视: 33张 (55.0%)测试集: 185张眼底图像数据集具有良好的类别平衡性，为模型训练提供了稳定的基础。本项目成功实现了从血细胞分类到眼疾识别的技术迁移，展现了深度学习在医疗图像分析领域的强大潜力。✅高准确率: 验证集准

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在传统中医药领域，准确识别中草药是一项需要丰富经验的专业技能。随着人工智能技术的发展，我们可以利用深度学习来构建一个自动化的中草药识别系统。本项目实现了一个基于PyTorch的中草药图像分类系统，能够准确识别五种常见的中草药：百合、党参、枸杞、槐花和金银花。类别中文名训练集验证集测试集总计baihe百合约140张约40张约20张约200张dangshen党参约150张约43张约22张约215张go

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