皮肤病学数据集：痤疮、皮肤泛红和眼袋

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