外耳可见光与热红外图像数据
该数据集虽不含胆脂瘤病灶，但可用于耳镜或移动采集流程中的耳部定位、外耳区域检测和图像质量控制模型。
基本信息
资源简介
外耳可见光与热红外图像数据
【数据集背景】
本数据集源站标题为《DIAST VITVEID》。源站首次发布：2021-04-22。
【数据内容】
源站原始描述：Syed Zainal Ariffin, S. M. Z., Jamil, N., & Megat Abdul Rahman, P. N. (2016). DIAST Variability Illuminated Thermal and Visible Ear Images Datasets. In Proceeding of 2016 Signal Processing : Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications (SPA), 2016. DOI : 10.1109/SPA.2016.7763611 - Grayscale visible and thermal ear image of side face profile form 55 subjects. - Images were taken in 5 different illuminations (measured using a lux meter) for every subject, measured. - Illumination rang…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 44.45 KB。
【主题与分类】
主题标签：image、biology、people。
【适用方向】
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://www.kaggle.com/datasets/tbourton/diast-vitveid
使用许可：CC0: Public Domain。
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("tbourton/diast-vitveid")
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 tbourton/diast-vitveid
unzip diast-vitveid.zip -d diast-vitveid/
数据说明
包含可见光和热红外外耳图像，用于耳部视觉识别与跨模态研究。
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。
许可
CC0
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