恶性黑色素瘤ISIC 2020数据集 - 224

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("abbasashwal/melanoma-isic-2020-dataset-224")
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 abbasashwal/melanoma-isic-2020-dataset-224
unzip melanoma-isic-2020-dataset-224.zip -d melanoma-isic-2020-dataset-224/

数据说明

该数据集是ISIC（国际皮肤影像协作组织）2020年发布的恶性黑色素瘤图像数据集，专门用于皮肤癌检测研究。数据集包含经过预处理和调整至224x224像素分辨率的皮肤镜图像，每张图像均标注有对应的恶性黑色素瘤诊断信息。数据来源于ISIC 2020挑战赛的公开数据，旨在支持医学图像分析、计算机辅助诊断和深度学习模型训练，主要应用于皮肤癌的自动检测、分类和早期筛查等研究方向。

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。