皮肤癌分类图像数据集

该数据集是一个包含皮肤病变图像的多类别医学影像数据集，数据模态为图像，通过Pickle格式划分了训练、测试和验证集，主要用于支持基于深度学习的皮肤癌自动分类与诊断研究，适用于计算机视觉和医疗影像分析领域。

kaggle

2024-12-01 更新

医疗影像皮肤癌分类

基本信息

大小

7.05 GB

创建/更新时间

2024-12-01

资源简介

该数据集是一个用于皮肤癌分类的多类别医学影像数据集，包含通过Pickle格式划分的训练集、测试集和验证集。数据内容为皮肤病变图像，旨在支持基于深度学习的皮肤癌自动诊断研究。数据集来源于Kaggle平台，适用于计算机视觉、医学影像分析及皮肤病辅助诊断等方向的应用。

原始链接

https://www.kaggle.com/datasets/rimkomatic/skin-cancer

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使用方式

数据集获取

方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）

# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub

path = kagglehub.dataset_download("rimkomatic/skin-cancer")
print("数据已下载至:", path)

方式二：Kaggle CLI（命令行）

# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d rimkomatic/skin-cancer
unzip skin-cancer.zip -d skin-cancer/

数据说明

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