MediPaw-YOLOv8：硬负样本增强的兽医急性创伤与伤口定位数据集
概述：MediPaw-YOLOv8 数据集是一个专门的多模态兽医计算机视觉数据集，用于家养动物（犬、猫和马）急性创伤性伤口、撕裂伤和手术切口的对象检测与边界框定位
基本信息
资源简介
MediPaw-YOLOv8：硬负样本增强的兽医急性创伤与伤口定位数据集
概述：MediPaw-YOLOv8 数据集是一个专门的多模态兽医计算机视觉数据集，用于家养动物（犬、猫和马）急性创伤性伤口、撕裂伤和手术切口的对象检测与边界框定位
"MediPaw-YOLOv8: A Hard-Negative-Augmented Veterinary Acute Trauma & Wound Localization Dataset"
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：概述：MediPaw-YOLOv8 数据集是一个专门的多模态兽医计算机视觉数据集，用于家养动物（犬、猫和马）急性创伤性伤口、撕裂伤和手术切口的对象检测与边界框定位。关键方法亮点：硬负样本增强：与仅包含正样本实例的标准伤口数据集不同，该数据集纳入了 272 张负对照图像（56.31%），包含健康毛发、解剖皮肤褶皱和非创伤性皮肤病损（如癣、皮炎）。这种设计可防止在真实临床现场条件下出现假阳性检测。类别定义：包含 1 个单一目标类别（wound），具有归一化为 YOLO 格式（class_id, x_center, y_center, width, height）的精确边界框坐标。数据集划分：预先划分为标准 train、valid 和 test 目录
【主题与分类】
主题标签：兽医计算机视觉、目标检测、伤口定位、硬负样本增强、YOLO格式、犬猫马。本站分类：皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://ieee-dataport.org/documents/medipaw-yolov8-hard-negative-augmented-veterinary-acute-trauma-wound-localization-dataset
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.21227/jmcs-f630
标准获取流程：
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- 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:
数据说明
概述：MediPaw-YOLOv8数据集是一个专门的多模态兽医计算机视觉数据集，旨在对家养动物（犬、猫和马）的急性创伤性伤口、撕裂伤和手术切口进行目标检测和边界框定位。关键方法学亮点：硬负样本增强：与仅包含正样本实例的标准伤口数据集不同，该数据集纳入了272张阴性对照图像（56.31%），包含健康毛发、解剖性皮肤褶皱以及非创伤性皮肤病损（如癣、皮炎）。这一设计可防止在真实临床现场条件下出现假阳性检测。类别定义：包含1个单一目标类别（伤口），并具有归一化为YOLO格式（class_id, x_center, y_center, width, height）的精确边界框坐标。数据集划分：已预先划分为标准的train、valid和test目录，并配有匹配的images/和labels/文件夹，可直接输入YOLOv8 PyTorch框架。
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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