Dermoscopic Image ICL GPT4 다운로드 - Dermoscopic Image ICL GPT4 소스 코드 다운로드

Dermoscopic Image ICL GPT4

AI 소스 코드

1.0.0

다운로드

GPT4V를 사용한 피부과 이미지 컨텍스트 학습 (ICL)

이 저장소에는 GPT-4V를 사용하여 피부과 이미지에서 컨텍스트 학습 (ICL)을 수행하기위한 코드 및 데이터가 포함되어 있습니다. 이 프로젝트는 몇 가지 샷 학습 기술을 사용하여 피부과 이미지를 흑색 종 또는 양성으로 분류하는 것을 목표로합니다.

? 종이를 읽으십시오

요구 사항

팬더
필
변신 로봇
JSON
Scipy
Openai
베이스 64

저장소 구조

 .
├── data                                 # Contains subdirectories for processed data
│   ├── all
│   ├── all_resized
│   ├── bn
│   ├── bn_resized
│   ├── bn_resized_label
│   ├── mm
│   ├── mm_resized
│   ├── mm_resized_label
│   └── selected_images.xlsx            # Image names
├── RAW                                 # Contains raw data downloaded from ISCI Archive
├── result                              # Results from running API_calling will be stored here as .json files
│   ├── 1_shot_v3.0_KNN
│   ├── 1_shot_v3.0_Random
│   └── ...
├── API_calling.py                       # Call OpenAI API for classification
├── data_labeling.py                     # Add label to the resized data
├── data_resizing.py                     # Resize the data with the original aspect ratio
├── data_selection.py                    # Select data from RAW
├── README.md                            
├── result_analysis.py                   # Compute stats for AI-generated content
├── result_visualization.ipynb           # Visualize the results
└── topK_finding.py                      # Find the top-k similar images to the query image

데이터

모든 피부과 이미지는 ISIC 아카이브에서 다운로드됩니다.

부인 성명

이 프로젝트는 학업 연구 목적으로 만 사용됩니다. 이 저장소의 코드는 MIT 라이센스에 따라 해제됩니다. 제공된 데이터를 사용하는 경우 ISIC 아카이브를 인용하십시오.

GPT4V를 사용한 ICL

일반 워크 플로 :

ISIC 아카이브에서 원시 데이터를 다운로드하십시오
데이터 선택 :
- python data_selection.py 실행 -[옵션]
프로세스 데이터 :
- python data_resizeing.py 실행 -[옵션]
- python data_labeling.py 실행 -[옵션]
호출 API :
- Python api_calling.py 실행 -[옵션]
AI 응답 분석 :
- Python renge result_analysis.py- [옵션] 실행
응답 시각화 :
- Python result_visualization.ipynb를 실행하십시오