皮肤癌标记数据集
该数据集是一个用于皮肤癌检测的医学图像数据集,包含经过标记的皮肤病变图像数据,主要模态为医学图像,可用于训练机器学习模型以辅助皮肤癌的自动识别与分类,研究方向涵盖医学影像分析和计算机辅助诊断系统。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于皮肤癌检测的医学图像数据集,主要包含与皮肤癌相关的图像数据。数据来源于公开的皮肤病变图像,经过预处理和标记,可用于训练和评估机器学习模型。数据集的主要研究方向是皮肤癌的自动识别与分类,应用场景包括辅助诊断、医学影像分析和计算机辅助检测系统。
下载信息
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暂未开放公开下载
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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("AreejAlotaibi12/skin-cancer-flagged-dataset")
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/AreejAlotaibi12/skin-cancer-flagged-dataset
数据说明
该数据集是一个用于皮肤癌检测的医学图像数据集,主要包含与皮肤癌相关的图像数据。数据来源于公开的皮肤病变图像,经过预处理和标记,可用于训练和评估机器学习模型。数据集的主要研究方向是皮肤癌的自动识别与分类,应用场景包括辅助诊断、医学影像分析和计算机辅助检测系统。
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。
完整数据卡:huggingface.co/datasets/AreejAlotaibi12/skin-cancer-flagged-dataset
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