YOLOv8格式痤疮数据集

该数据集是一个以YOLOv8格式标注的图像数据集,包含用于痤疮检测的皮肤图像,其中痤疮区域以边界框形式进行标注,数据模态为图像,主要应用于计算机视觉领域的目标检测任务,支持痤疮自动识别和皮肤病学相关研究。

kaggle
2024-02-03 更新
浏览 9
痤疮检测目标检测

基本信息

大小
0.04 GB
创建/更新时间
2024-02-03

资源简介

这是一个用于痤疮检测的图像数据集,以YOLOv8格式进行标注和组织,适用于目标检测任务。该数据集包含皮肤图像,其中痤疮区域已被标注为边界框,数据来源于Roboflow平台,并已通过该平台的标注工具进行标准化处理。该数据集主要应用于计算机视觉和皮肤病学领域,支持痤疮自动识别、严重程度评估等研究方向。

原始链接

https://www.kaggle.com/datasets/osmankagankurnaz/acne-dataset-in-yolov8-format

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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("osmankagankurnaz/acne-dataset-in-yolov8-format")
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 osmankagankurnaz/acne-dataset-in-yolov8-format
unzip acne-dataset-in-yolov8-format.zip -d acne-dataset-in-yolov8-format/

数据说明

这是一个用于痤疮检测的图像数据集,以YOLOv8格式进行标注和组织,适用于目标检测任务。该数据集包含皮肤图像,其中痤疮区域已被标注为边界框,数据来源于Roboflow平台,并已通过该平台的标注工具进行标准化处理。该数据集主要应用于计算机视觉和皮肤病学领域,支持痤疮自动识别、严重程度评估等研究方向。

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。

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