皮肤癌分类数据集
该数据集是一个包含皮肤病变图像的医学影像数据集，数据模态为图像，涵盖七种皮肤病变类别，如黑色素瘤、基底细胞癌等，主要用于皮肤癌的自动分类、辅助诊断以及深度学习模型在医学图像分析领域的研究与训练。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于皮肤癌分类的医学影像数据集，包含皮肤病变的图像及其对应的病理类别标签。数据集共包含5128个训练样本、1602个验证样本和2003个测试样本，总计约8733张图像。数据涵盖七种皮肤病变类别，包括光化性角化病（akiec）、基底细胞癌（bcc）、良性角化病（bkl）、皮肤纤维瘤（df）、黑色素瘤（mel）、色素痣（nv）和血管病变（vasc）。该数据集主要用于医学图像分析领域，支持皮肤癌的自动分类、辅助诊断和深度学习模型训练等研究方向。
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("sharren/SkinCancerClassification")
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/sharren/SkinCancerClassification
数据说明
该数据集是一个用于皮肤癌分类的医学影像数据集，包含皮肤病变的图像及其对应的病理类别标签。数据集共包含5128个训练样本、1602个验证样本和2003个测试样本，总计约8733张图像。数据涵盖七种皮肤病变类别，包括光化性角化病（akiec）、基底细胞癌（bcc）、良性角化病（bkl）、皮肤纤维瘤（df）、黑色素瘤（mel）、色素痣（nv）和血管病变（vasc）。该数据集主要用于医学图像分析领域，支持皮肤癌的自动分类、辅助诊断和深度学习模型训练等研究方向。
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/sharren/SkinCancerClassification
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