Name: ISIC-2019-重设尺寸-128
Creator: anugerahsurya

基本信息

大小

0.24 GB

创建/更新时间

2025-02-11

资源简介

该数据集是一个用于皮肤病变分类的公开医学图像数据集，源自国际皮肤影像协作组织（ISIC）2019年挑战赛。数据集包含8种不同类别的皮肤病变图像，具体类别为：角化病（AK）、基底细胞癌（BCC）、鲍温病（BKL）、纤维瘤（DF）、黑色素瘤（MEL）、痣（NV）、鳞状细胞癌（SCC）和血管病变（VASC）。数据已统一重设尺寸为128x128像素，并划分为训练集（7588个样本）和测试集（5069个样本），主要用于开发和评估皮肤癌自动识别与分类的计算机视觉模型。

原始链接

https://hf-mirror.com/datasets/anugerahsurya/ISIC-2019-Resized-128

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使用方式

数据集获取与加载（Hugging Face datasets）

# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("anugerahsurya/ISIC-2019-Resized-128")
print(ds)  # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"

git lfs install &amp;&amp; git clone https://hf-mirror.com/datasets/anugerahsurya/ISIC-2019-Resized-128

数据说明

该数据集是一个用于皮肤病变分类的公开医学图像数据集，源自国际皮肤影像协作组织（ISIC）2019年挑战赛。数据集包含8种不同类别的皮肤病变图像，具体类别为：角化病（AK）、基底细胞癌（BCC）、鲍温病（BKL）、纤维瘤（DF）、黑色素瘤（MEL）、痣（NV）、鳞状细胞癌（SCC）和血管病变（VASC）。数据已统一重设尺寸为128x128像素，并划分为训练集（7588个样本）和测试集（5069个样本），主要用于开发和评估皮肤癌自动识别与分类的计算机视觉模型。

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