脱发分类数据集
该数据集包含5000张基于汉密尔顿-诺伍德分级标准标注的7个脱发阶段的人像图像，属于医学图像模态，每张图像配有XML注释文件，主要用于训练神经网络模型以支持脱发分类、推荐系统开发、毛发学工作流程优化及医疗美容领域的应用研究。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于脱发分类的医学图像数据集，包含5000张根据汉密尔顿-诺伍德（Norwood）脱发分级标准分类的7个脱发阶段的人像照片。每张图像都配有XML格式的注释文件，标注了对应个体的脱发类型。数据来源于公开收集的人像照片，可用于训练神经网络模型，主要应用于推荐系统、毛发学专家工作流程优化以及医疗美容领域的研究与诊断辅助。
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/bald_classification")
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/bald_classification
数据说明
该数据集是一个用于脱发分类的医学图像数据集，包含5000张根据汉密尔顿-诺伍德（Norwood）脱发分级标准分类的7个脱发阶段的人像照片。每张图像都配有XML格式的注释文件，标注了对应个体的脱发类型。数据来源于公开收集的人像照片，可用于训练神经网络模型，主要应用于推荐系统、毛发学专家工作流程优化以及医疗美容领域的研究与诊断辅助。
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/bald_classification
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