DermNet皮肤病图像数据集

该数据集是一个包含约15,000张皮肤病图像的公开数据集,涵盖23种皮肤病类别,每张图像均带有对应的疾病标签,数据模态为图像数据,主要用于皮肤病自动诊断、图像分类等计算机视觉研究,支持皮肤病辅助诊断系统的开发与验证。

MuzmmillcosteMuzmmillcoste
Hugging Face
2024-03-12 更新
浏览 11
皮肤病诊断图像分类

基本信息

大小
1.47 GB
创建/更新时间
2024-03-12

资源简介

该数据集是一个公开的皮肤病图像数据集,包含23种不同类别的皮肤病图像,每张图像均带有对应的疾病标签。数据集分为训练集和测试集,其中训练集包含13,223个样本,测试集包含2,334个样本,总数据量约15,000张图像。数据来源于DermNet等皮肤病学资源,经过整理和标注构建而成。该数据集主要用于皮肤病诊断、图像分类等计算机视觉任务,支持皮肤病自动识别和辅助诊断研究。

原始链接

https://hf-mirror.com/datasets/Muzmmillcoste/dermnet

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("Muzmmillcoste/dermnet")
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/Muzmmillcoste/dermnet

数据说明

该数据集是一个公开的皮肤病图像数据集,包含23种不同类别的皮肤病图像,每张图像均带有对应的疾病标签。数据集分为训练集和测试集,其中训练集包含13,223个样本,测试集包含2,334个样本,总数据量约15,000张图像。数据来源于DermNet等皮肤病学资源,经过整理和标注构建而成。该数据集主要用于皮肤病诊断、图像分类等计算机视觉任务,支持皮肤病自动识别和辅助诊断研究。

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/Muzmmillcoste/dermnet

精度瓶颈?数据缺失?

当前公开数据无法满足您的算法精度?千方提供针对 遗传性皮肤病 的高质量、多模态真实临床数据定制解决方案。

获取专属数据定制方案