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基于视觉的皮肤病检测系统

该项目是一个基于图像的皮肤病检测系统。它使用MobileViT在皮肤图像数据集上进行训练,然后可以从摄像头输入的视频中检测人脸,并为每个检测到的人脸预测皮肤病类型，共支持24类。

核心文件

• class_indices.json: 包含皮肤病类型标签和对应数值编码的映射。
• predict_api.py: 包含图像预测模型的加载、预处理和推理逻辑。
• video.py: 视频处理和可视化的主要脚本。
• best300_model_0.7302241690286009.pth: 训练的模型权重文件。

使用方法

1. 确保已安装所需的Python库,包括opencv-python、torch、torchvision、Pillow和dlib。
2. 运行video.py脚本。
3. 脚本将打开默认摄像头,开始人脸检测和皮肤病预测。
4. 检测到的人脸周围会用矩形框标注,并显示预测的皮肤病类型和置信度分数。
5. 按q键退出程序。

模型介绍

该项目使用MobileViT作为基础模型,对皮肤病图像数据集进行训练,以预测人脸图像的皮肤类型。模型输出包含24个值,分别对应各皮肤病类型的概率。

数据集介绍

该项目使用的皮肤病图像数据集来自网络开源数据，数据集包含20000张标注了皮肤病类型的人体皮肤图像。

算法流程

1. 人脸检测: 使用Dlib库中的预训练人脸检测器在视频帧中检测人脸。
2. 预处理: 对检测到的人脸图像进行缩放、裁剪和标准化等预处理,以满足模型的输入要求。
3. 推理: 将预处理后的图像输入到预训练的MobileViT模型中,获得不同皮肤病类型的概率预测结果。
4. 后处理: 选取概率最高的类别作为最终预测结果。
5. 可视化: 在视频帧上绘制人脸矩形框,并显示预测的皮肤病类型和置信度分数。