低视力视觉障碍数据
Hugging Face视觉障碍和低视力文本图像任务数据，由Electric Sheep Africa提供，数据格式为多模态，包含30000条数据，适用于分类任务。
基本信息
资源简介
低视力视觉障碍数据
【数据集背景】
本数据集源站标题为《electricsheepafrica/visual-impairment-low-vision》。源站首次发布：2026-02-13。
【数据内容】
源站原始描述：# Visual Impairment & Low Vision Services (SSA) | Africa (Electric Sheep Africa metadata inventory) **Size category:** `10K<n<100K` - **Formats:** `csv` - **Sector:** culture_language - *Engineered by Electric Sheep Africa !size !sector !downloads !license ## TL;DR This dataset is part of the Electric Sheep Africa catalog on Hugging Face. It is indexed for African data discovery with standardized metadata, loading guidance, provenance notes, and analyst-oriented context. ## What T…
主表 data/vision_district.csv 含 27 列、样本前 2000 行结构完整。
主表 data/vision_rural.csv 含 27 列、样本前 2000 行结构完整。
主表 data/vision_urban.csv 含 27 列、样本前 2000 行结构完整。
【数据结构与技术规格】
文件数 7 个，合计 3.87 MB。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:tabular-classification、task_categories:tabular-regression、multilinguality:monolingual、language:en、license:cc-by-4.0、size_categories:n<1K、format:imagefolder、modality:image、modality:text、modality:tabular。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/visual-impairment-low-vision
使用许可：cc-by-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-08-12，引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
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("electricsheepafrica/visual-impairment-low-vision")
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/electricsheepafrica/visual-impairment-low-vision
数据说明
Hugging Face视觉障碍和低视力文本图像任务数据。
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/electricsheepafrica/visual-impairment-low-vision
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