SkinDisNet：多类别皮肤病临床图像数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/yj3md44hxg.1

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 2.78 GB。

数据说明

目的：对六种不同的皮肤病类别进行分类和识别，以实现自动诊断。数据类型：图像文件（512 x 512像素）数据格式：JPG图像数量：预处理文件夹：1710张图像；增强文件夹：11970张图像类别数量：六类（特应性皮炎、接触性皮炎、湿疹、疥疮、脂溢性皮炎和体癣）数据采集：图像是在患者与皮肤科医生会诊期间使用智能手机摄像头拍摄的。数据来源：临床来源：1. 机构：Rangpur Medical College，城市：Rangpur，国家：孟加拉国 2. 机构：Shahid Syed Nazrul Islam Medical College，城市：Kishoreganj，国家：孟加拉国应用：皮肤病检测与分类、诊断系统、医学图像分析、计算机视觉等。

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。