Name: 皮肤癌完整数据集（调整大小）
Creator: Pranavkpba2000

基本信息

大小

0.62 GB

创建/更新时间

2023-05-25

资源简介

该数据集是一个用于皮肤癌识别的医学图像数据集，包含经过调整大小的皮肤病变图像。数据集中共有8种皮肤癌类别，具体为光化性角化病（AK）、基底细胞癌（BCC）、良性角化病样病变（BKL）、皮肤纤维瘤（DF）、黑色素瘤（MEL）、痣（NV）、鳞状细胞癌（SCC）和血管病变（VASC）。数据集分为训练集（28,449张图像）和测试集（7,112张图像），总计35,561张图像，可用于训练和评估深度学习模型在皮肤癌分类任务中的性能。该数据集主要应用于医学图像分析、计算机辅助诊断和皮肤病学研究领域。

原始链接

https://hf-mirror.com/datasets/Pranavkpba2000/skin_cancer_complete_dataset_resized_123

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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("Pranavkpba2000/skin_cancer_complete_dataset_resized_123")
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/Pranavkpba2000/skin_cancer_complete_dataset_resized_123

数据说明

该数据集是一个用于皮肤癌识别的医学图像数据集，包含经过调整大小的皮肤病变图像。数据集中共有8种皮肤癌类别，具体为光化性角化病（AK）、基底细胞癌（BCC）、良性角化病样病变（BKL）、皮肤纤维瘤（DF）、黑色素瘤（MEL）、痣（NV）、鳞状细胞癌（SCC）和血管病变（VASC）。数据集分为训练集（28,449张图像）和测试集（7,112张图像），总计35,561张图像，可用于训练和评估深度学习模型在皮肤癌分类任务中的性能。该数据集主要应用于医学图像分析、计算机辅助诊断和皮肤病学研究领域。

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