男性脱发分割数据集 - 3100 张图像
该数据集包含来自 775 名个体的 3,100 张男性脱发图像,每例提供前视与顶视两个角度及对应的分割掩码,文件按个体编号组织

基本信息
资源简介
男性脱发分割数据集 - 3100 张图像
Hair Loss in Men Segmentation Dataset - 3100 Image
该数据集包含来自 775 名个体的 3,100 张男性脱发图像,每例提供前视与顶视两个角度及对应的分割掩码,文件按个体编号组织。数据面向机器学习和深度学习研究,可用于毛囊分析、毛发密度测量、头皮健康评估,以及脱发检测、毛发修复技术评估和脱发早期诊断相关模型的训练(来源 Kaggle,Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2025-07-08。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):秃顶男性数据集 数据集包含来自 775 名个体的 3,100 张图像,涵盖从两个角度(前视 + 顶视)拍摄的男性脱发病例,并配有相应的分割掩码。该数据集专为机器学习和深度学习模型设计,支持毛囊分析、毛发密度测量和头皮健康评估方面的研究。利用该数据集,研究人员可以改进用于检测毛发疾病、评估毛发修复技术以及训练脱发早期诊断模型的学习算法。 - 获取数据 分割掩码的加入确保了对毛发纹理、头皮状况和毛发生长阶段的准确分类,使
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个,合计 22.42 MB。
【主题与分类】
主题标签:image、image classification、medicine、people and society、image segmentation。本站分类:皮肤与结缔组织疾病/脱发。
【获取与许可】
源站页面:https://www.kaggle.com/datasets/unidpro/men-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
源站:https://kaggle.com/datasets/unidpro/men-hair-loss-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 22.4 MB。
数据说明
Unidata (2025). Hair Loss in Men Segmentation Dataset - 3100 Image [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/unidpro/men-hair-loss-dataset
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
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