皮肤病学数据集:痤疮、皮肤泛红和眼袋
该数据集是一个包含痤疮、皮肤泛红和眼袋三种常见皮肤状况的面部图像数据集,数据模态为医学图像,每位参与者提供正面、左侧和右侧三个角度的照片,并附有详细的人口统计与标签信息,主要用于训练和评估人工智能模型在皮肤病学诊断、化妆品效果分析及医学图像识别领域的研究与应用。
基本信息
资源简介
该数据集是一个专门针对常见皮肤状况的医学图像数据集,主要包含痤疮、皮肤泛红和眼袋三种皮肤问题的面部图像。数据集通过为每位参与者拍摄正面、左侧和右侧三个不同角度的图像,构建了多视角的图像样本。数据涵盖了多样化的人口统计特征,包括不同年龄、种族和性别,以提高模型的泛化能力。数据集以文件夹形式组织图像,并附有CSV元数据文件,其中包含参与者ID、各角度照片链接及对应的皮肤状况标签。该数据集适用于皮肤病学AI辅助诊断、化妆品效果评估以及计算机视觉在医学图像分析中的研究与应用。
下载信息
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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。
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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("TrainingDataPro/dermatology-dataset-acne-redness-and-bags-under-the-eyes")
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/TrainingDataPro/dermatology-dataset-acne-redness-and-bags-under-the-eyes
数据说明
该数据集是一个专门针对常见皮肤状况的医学图像数据集,主要包含痤疮、皮肤泛红和眼袋三种皮肤问题的面部图像。数据集通过为每位参与者拍摄正面、左侧和右侧三个不同角度的图像,构建了多视角的图像样本。数据涵盖了多样化的人口统计特征,包括不同年龄、种族和性别,以提高模型的泛化能力。数据集以文件夹形式组织图像,并附有CSV元数据文件,其中包含参与者ID、各角度照片链接及对应的皮肤状况标签。该数据集适用于皮肤病学AI辅助诊断、化妆品效果评估以及计算机视觉在医学图像分析中的研究与应用。
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。
完整数据卡:huggingface.co/datasets/TrainingDataPro/dermatology-dataset-acne-redness-and-bags-under-the-eyes
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