白内障手术视频数据集；PSI-AVA数据集
该数据集是一个包含白内障手术视频和公开PSI-AVA视频的多模态手术数据集，主要用于训练和评估手术场景多层次语义理解模型，涵盖手术阶段、步骤、动作及器械识别，支持手术辅助系统的上下文感知与智能分析研究。
基本信息
创建/更新时间
2025-02-21
资源简介
该数据集包含两个部分：一是由南方科技大学可信自主系统研究所与伯明翰大学计算机科学学院合作创建的白内障手术视频数据集，二是公开可用的PSI-AVA数据集。数据集主要用于训练和评估HCT网络在手术场景中的多层次语义理解能力，涵盖手术的不同阶段、步骤、动作及手术器械的识别。数据以视频模态为主，旨在提升手术辅助系统的上下文感知能力，支持手术流程分析、动作识别及智能辅助系统开发等研究方向。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/Aurora-hao/HCT.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/Aurora-hao/HCT/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
Hierarchical Context Transformer for Multi-level Semantic Scene Understanding
The code will be released when the papre is acccepted.
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。
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