男性脱发图像数据集 - 2400张不同阶段照片
该数据集是一个包含2400张男性头部照片的图像数据集，每张照片提供5个不同角度的视角，并标注了7个脱发阶段的分类标签，主要用于计算机视觉中的图像分类任务，支持脱发识别、皮肤科研究及AI医疗辅助诊断系统的开发与评估。
基本信息
资源简介
男性脱发图像数据集 - 2400张不同阶段照片
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Bald men dataset - 2,400 photos of different stage》。源站首次发布：2025-07-27。
【数据内容】
源站原始描述：# Male Hair Loss Dataset - 2 400+ images Dataset comprises medical images of scalps from **five angles**, labeled with **seven classifications** based on the **Norwood-Hamilton scale**, aiding in diagnosing hair losses and scalp conditions. Utilizing **deep learning techniques**, **machine learning algorithms** can analyze hair density, follicles, and hair growth patterns to improve accurate diagnosis of alopecia areata and other hair disorders. — **Get the data )** ## Dataset characteristics…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 6.49 MB。
【主题与分类】
主题标签：image、health、image classification、medicine、people and society。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/simongraves/male-hair-loss-dataset
使用许可：Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)。
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("simongraves/male-hair-loss-dataset")
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 simongraves/male-hair-loss-dataset
unzip male-hair-loss-dataset.zip -d male-hair-loss-dataset/
数据说明
该数据集是一个用于脱发识别与分类的医学图像数据集，共包含2,400张男性脱发不同阶段的头部照片。数据集中每张照片提供了5个不同角度的拍摄视角，并标注了7个分类标签（对应脱发的不同严重程度或阶段）。该数据集通过公开采集和标注构建，主要用于计算机视觉领域的图像分类任务，特别是应用于脱发诊断、皮肤科研究以及相关AI医疗辅助系统的开发与评估。
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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