DRIVE（用于血管提取的数字视网膜图像）

数据集获取

源站：https://openxlab.org.cn/datasets/OpenDataLab/DRIVE

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

DRIVE 数据集是一个专门用于视网膜血管分割的公开医学影像数据集。该数据集包含 40 张 JPEG 格式的彩色眼底图像，其中 7 张存在病理异常。这些图像来源于荷兰的糖尿病视网膜病变筛查项目，使用佳能 CR5 非散瞳 3CCD 相机拍摄，视场角为 45 度，每张图像分辨率为 584×565 像素，每个颜色通道为 8 位深度。数据集平均分为 20 张训练图像和 20 张测试图像，每张图像均附带一个直径约 540 像素的圆形视场掩模。训练集包含由眼科专家手动分割的血管标注，测试集则提供了两位观察者的手动分割结果，其中第一位观察者的标注作为性能评估的基准真值。该数据集主要应用于医学图像分析、视网膜血管分割算法开发、糖尿病视网膜病变辅助诊断等研究方向。

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。