黑色素瘤癌症数据集
该数据集是一个包含475个样本的医学图像数据集，数据模态为皮肤病变图像及其标签，主要用于黑色素瘤的自动检测与分类研究，适用于计算机视觉和医学影像分析领域，可支持皮肤病诊断模型的开发与验证。
基本信息
资源简介
黑色素瘤癌症数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《YannDjamel/Melanoma-Cancer》。源站首次发布：2024-07-22。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 2.91 MB。
【主题与分类】
主题标签：size_categories:n<1K、format:parquet、modality:image、library:datasets、library:pandas、library:mlcroissant、library:polars、region:us。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/YannDjamel/Melanoma-Cancer
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("YannDjamel/Melanoma-Cancer")
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/YannDjamel/Melanoma-Cancer
数据说明
该数据集是一个用于黑色素瘤检测的医学图像数据集，包含图像及其对应的标签。数据集共包含475个样本，均为图像类型，总大小约3.09 MB，下载大小约2.94 MB。数据来源于Hugging Face平台，由用户YannDjamel公开提供，主要用于训练机器学习模型进行黑色素瘤的自动识别与分类。该数据集适用于计算机视觉、医学影像分析和皮肤病学诊断等领域的研究。
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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