COVID-19胸部X光数据集
超过20,000张胸部X光图像，用于COVID-19、肺炎和正常分类的多类别分类。
基本信息
资源简介
该数据集包含超过20,000张胸部X光图像，分为COVID-19、肺炎和正常（健康）三类，可用于训练多类别分类算法以检测COVID-19。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/ayyaz-azeem/Covid19challenge.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/ayyaz-azeem/Covid19challenge/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
Covid19challenge
This challenge aims to develop a multiclass classification algorithm capable of detecting COVID-19 in Chest X-ray images. The dataset contains 3 image classes: COVID-19, Pneumonia and Normal (healthy) (See example images below). With 20,000+ images, the participants can train their algorithms to solve this challenge. A test set will be released and will be used to benchmark the obtained results.
challenge link: https://cxr-covid19.grand-challenge.org/CXR-COVID19/
dataset available at: https://drive.google.com/drive/folders/1T2O6Z8FkZiZv0Krwb44PsjZ6tdS4-PDm?usp=sharing
VGG16 with 16 batch size: best model link (174 MB): https://drive.google.com/file/d/1MsLsNDj5CfKNwI0V1eNGU0JS-nliY_Ve/view?usp=sharing
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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