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Richar-Du/ECG-with-Deep-learning

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ECG-with-Deep-learning

本仓库分为如下两部分:

  • 文档
    • 深度学习模型方面:记录了我们小组从零开始,一步步摸索搭建深度学习模型的过程,解释了我们每一阶段选择某种特定模型的理由,也对我们的改进思路进行了阐述;
    • 数据融合方面:从众多数据库中挑选出4个较为合适的进行了详细介绍,包括融合的详细过程;
    • 服务器部署:通过Docker将模型部署在服务器上是工业界常见的场景。这属于在线部署模型,虽然我们最终的目标是边缘计算,但是在线部署是“端-管-云”架构的重要体现,之前的项目中只用过边缘计算的我也想尝试一下这种方式。
    • 硬件部署:使用raspberry zero w,AD8232心电模块,PCF8591模数转换模块,采集人体心电数据,在树莓派上进行实时分类,实现边缘计算。
  • 代码
    • train.py

    • model:

      • CNN.py
      • CNNLSTM.py
      • SENetLSTM.py
    • save

      • CNN
      • CNNLSTM
      • SENetLSTM
    • tensorboard

      • CNN20201201-103452
      • CNNLSTM20201224-153049
      • SENetLSTM20210108-154007
    • tflite

      • model.tflite
    • checkpoint

      • SeqCNN.ckpt-1.data-00001-of-00002

About

使用深度学习对人体心电数据进行多分类

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