Kvasir v2
Kvasir v2是一个包含胃肠道内窥镜图像的数据集，涵盖多种病变如息肉和炎症，以及正常组织，数据模态为医学图像，主要用于胃肠道疾病的计算机视觉辅助诊断、自动检测和分类研究。
基本信息
资源简介
Kvasir v2
【数据集背景】
源站首次发布：2021-04-26。
【数据内容】
源站原始描述：### Context Automatic detection of diseases by use of computers is an important, but still unexplored field of research. Such innovations may improve medical practice and refine health care systems all over the world. However, datasets containing medical images are hardly available, making reproducibility and comparison of approaches almost impossible. Here, we present Kvasir, a dataset containing images from inside the gastrointestinal (GI) tract. The collection of images are classified into th…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 3.31 MB。
【主题与分类】
主题标签：image、health、deep learning、medicine。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/plhalvorsen/kvasir-v2-a-gastrointestinal-tract-dataset
使用许可：CC BY-SA 4.0。
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("plhalvorsen/kvasir-v2-a-gastrointestinal-tract-dataset")
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 plhalvorsen/kvasir-v2-a-gastrointestinal-tract-dataset
unzip kvasir-v2-a-gastrointestinal-tract-dataset.zip -d kvasir-v2-a-gastrointestinal-tract-dataset/
数据说明
Kvasir v2是一个专注于胃肠道医学图像的数据集，主要用于辅助胃肠道疾病的诊断与研究。该数据集包含从内窥镜检查中收集的多种胃肠道病变和正常组织的图像，涵盖息肉、炎症等常见病症，数据来源为临床真实内窥镜影像。主要应用于计算机视觉和医学影像分析领域，支持胃肠道疾病的自动检测、分类和辅助诊断系统的开发。
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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