ISIC2018皮肤癌图像数据集
该数据集包含2594张训练图像、100张验证图像和1000张测试图像，总计约4834MB的皮肤病变图像数据，每张图像均配有相应的标签图像，主要用于皮肤癌的自动识别、图像分割和诊断研究，是计算机辅助皮肤病诊断领域的重要公开医学影像数据集。
基本信息
资源简介
ISIC2018皮肤癌图像数据集
【一句话概览】
surajbijjahalli/ISIC2018 数据集包含 151 个文件，合计大小 13.9 GB。该数据集带有 size_categories:1K<n<10K、format:parquet、modality:image、library:datasets、library:dask、library:mlcroissant、library:polars、region:us 等标签（来源 Hugging Face）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《surajbijjahalli/ISIC2018》。源站首次发布：2023-10-31。
【数据结构与技术规格】
文件数 151 个，合计 13.87 GB。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/surajbijjahalli/ISIC2018
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-11-06，引用时请注意版本时效。
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("surajbijjahalli/ISIC2018")
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 && git clone https://hf-mirror.com/datasets/surajbijjahalli/ISIC2018
数据说明
ISIC2018是一个用于皮肤癌识别和图像分析的公开医学数据集，包含2594张训练图像、100张验证图像和1000张测试图像，总计约4834MB的数据量。该数据集由国际皮肤影像协作组织（ISIC）构建，每张图像都带有相应的标签图像，主要用于皮肤病变的自动分类、分割和诊断研究，是计算机辅助皮肤病诊断领域的重要基准数据集。
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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