本文介绍了一个基于机器学习的眼疾识别系统，使用了ResNet18和ResNet18-NAM两种卷积神经网络模型来对眼底图像进行分类，以实现自动眼疾识别。通过对两个公开数据集 iChallenge-PM 和 眼病分类数据集 的部分数据进行处理，并将其调整为 224x224 的图像尺寸。文章重点研究了基于注意力机制的ResNet18-NAM模型，其中引入了NAM（归一化注意力机制）以增强模型的注意力计算能力。实验结果表明，ResNet18-NAM在准确率和模型效率上优于标准ResNet18，并且在多项指标上均表现出较好…
