皮肤癌标记数据集

数据集获取与加载（Hugging Face datasets）

# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("AreejAlotaibi12/skin-cancer-flagged-dataset")
print(ds)  # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"

git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/AreejAlotaibi12/skin-cancer-flagged-dataset

数据说明

这是一个用于皮肤癌检测和诊断的医学图像数据集，包含经过标记的皮肤病变图像数据。数据集主要用于训练和评估机器学习模型在皮肤癌识别方面的性能，支持医学图像分析、计算机辅助诊断等研究方向。数据以CSV格式存储，包含训练集划分，适用于皮肤癌早期筛查、病变分类等医疗AI应用场景。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

完整数据卡：huggingface.co/datasets/AreejAlotaibi12/skin-cancer-flagged-dataset