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

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2025-07-08 更新
浏览 4
图像图像分割imageimage classificationmedicinepeople and societyimage segmentation
Hair Loss in Men Segmentation Dataset - 3100 Image

基本信息

模态
图像
大小
0.022423626 GB
任务类型
图像分割
许可
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
创建/更新时间
2025-07-08
版本
v2

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)。

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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:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

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

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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