Name: 皮肤病学数据集：痤疮、泛红与眼袋
Creator: TrainingDataPro

基本信息

创建/更新时间

2024-04-25

资源简介

该数据集是一个皮肤病学图像数据集，专门收集了三种常见皮肤状况（包括痤疮、皮肤泛红和眼袋）的图像。数据集中每个个体由三张不同角度（正面、左侧、右侧）的图像表示，涵盖了多样的人口统计特征，如年龄、种族和性别。数据来源于公开或合作采集，通过结构化文件夹组织，并附带CSV文件记录个体ID、图像链接及皮肤状况类型。该数据集适用于皮肤病学、化妆品研究和医学人工智能领域，可用于训练和评估AI模型进行皮肤状况识别、分类或辅助诊断。

原始链接

https://hf-mirror.com/datasets/TrainingDataPro/dermatology-dataset-acne-redness-and-bags-under-the-eyes

访问原始数据

官方服务

如需原始数据获取支持或标注服务，请联系我们。

帮我联系

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 &amp;&amp; git clone https://hf-mirror.com/datasets/TrainingDataPro/dermatology-dataset-acne-redness-and-bags-under-the-eyes

数据说明

该数据集是一个皮肤病学图像数据集，专门收集了三种常见皮肤状况（包括痤疮、皮肤泛红和眼袋）的图像。数据集中每个个体由三张不同角度（正面、左侧、右侧）的图像表示，涵盖了多样的人口统计特征，如年龄、种族和性别。数据来源于公开或合作采集，通过结构化文件夹组织，并附带CSV文件记录个体ID、图像链接及皮肤状况类型。该数据集适用于皮肤病学、化妆品研究和医学人工智能领域，可用于训练和评估AI模型进行皮肤状况识别、分类或辅助诊断。

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