resnet34-20

方法本研究收集了1420张舌象。经过筛选，专家对它们进行了判断，并对舌头图像进行了注释，以形成舌头图像数据集。然后将基于深度学习卷积神经网络 (CNN) 的人工智能网络框架，即ResNet34应用于该数据集，自动提取图像特征，实现舌图像分类。最后，将VGG16网络框架应用于数据集，对分类模型进行比较，并与分类效果进行比较。结果本文通过对标注采集的舌图像进行整理，形成了相关的数据集，验证了ResNe