（S）猛禽白细胞增强数据集
该数据集是一个图像模态的生物医学数据集，包含约2000张猛禽白细胞的图像，覆盖六种白细胞类型，主要用于白细胞分类、细胞形态学分析以及猛禽健康监测和疾病诊断相关的生物医学图像识别研究。
基本信息
资源简介
（S）猛禽白细胞增强数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《(S) Raptor''s White Blood Cell with Augmentation》。源站首次发布：2025-03-26。
【数据内容】
源站原始描述：There are six types of white blood cells in raptors: heterophils, eosinophils, basophils, lymphocytes, monocytes, and thrombocytes. The small dataset comprises images and labels*: 1. Training Set: 418 original images and 592 cropped images, both duplicated for Grid Grad-CAM data augmentation, totaling approximately 2000 images. 2. Validation Set: 108 original images. 3. Testing Set: 54 original images. *using yolo label format
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 640.43 KB。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/tinnaphopsonsung/s-raptors-white-blood-cell-with-augmentation
使用许可：MIT。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("tinnaphopsonsung/s-raptors-white-blood-cell-with-augmentation")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d tinnaphopsonsung/s-raptors-white-blood-cell-with-augmentation
unzip s-raptors-white-blood-cell-with-augmentation.zip -d s-raptors-white-blood-cell-with-augmentation/
数据说明
该数据集是一个生物医学图像数据集，专注于猛禽（鸟类中的猛禽类）的白细胞图像。它包含约2000张图像，覆盖了六种不同类型的白细胞。数据来源于Kaggle平台，并经过增强处理以提高模型的泛化能力。该数据集主要用于白细胞分类、细胞形态学分析以及生物医学图像识别等研究方向，特别适用于猛禽健康监测和白细胞疾病诊断相关的计算机视觉应用。
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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