皮肤疾病分类图像数据集
数据可用于对九类皮肤疾病进行图像分类，包括日光性角化病、特应性皮炎、良性角化病、皮肤纤维瘤、黑素细胞痣、黑色素瘤、鳞状细胞癌、癣菌病及血管病变
基本信息
资源简介
皮肤疾病分类图像数据集
Skin Disease Classification [Image Dataset]
该数据集来自 kaggle.com，由 Riya Eliza Shaju 于 2023-03-14 发布，共包含 20 个文件，样例文件位于 Split_smol/train/Actinic keratosis/ 目录下，如 ISIC_0024468.jpg 等。数据可用于对九类皮肤疾病进行图像分类，包括日光性角化病、特应性皮炎、良性角化病、皮肤纤维瘤、黑素细胞痣、黑色素瘤、鳞状细胞癌、癣菌病及血管病变。主题标签涵盖癌症、图像、图像分类与多标签分类，适合用于皮肤与结缔组织疾病相关的图像识别与多标签分类研究（来源 Kaggle，Unknown 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2023-03-14。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集可用于对以下疾病进行分类：1. 日光性角化病 2. 特应性皮炎 3. 良性角化病 4. 皮肤纤维瘤 5. 黑素细胞痣 6. 黑色素瘤 7. 鳞状细胞癌 8. 癣菌病 9. 血管病变
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 5.51 MB。
【主题与分类】
主题标签：cancer、image、image classification、multilabel classification。本站分类：皮肤与结缔组织疾病/日光性角化病。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/riyaelizashaju/skin-disease-classification-image-dataset
使用许可：Unknown。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://kaggle.com/datasets/riyaelizashaju/skin-disease-classification-image-dataset
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 177.7 MB。
数据说明
Skin Disease Classification [Image Dataset] Riya Eliza Shaju · Updated 4 years ago Usability 5.0 · 878 Files (other) · 177 MB · 7,392 downloads · 13 notebooks arrow_drop_up 35 more_horiz
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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