口腔图像数据集

该数据集可用于训练 CNN、Vision Transformer 等深度学习计算机视觉模型,支持医学图像分类与自动化诊断任务的研究与开发(来源 Kaggle,CC0: Public Domain 许可)

J@HIRSHAIKHJ@HIRSHAIKH
google_dataset
2026-08-03 更新
浏览 4
图像分类computer visiondeep learninghealthcareimage classificationdentistry
Oral_Image_Dataset

基本信息

模态
图像
大小
0.473640337 GB
任务类型
分类
许可
CC0: Public Domain
创建/更新时间
2026-08-03
版本
v1

资源简介

口腔图像数据集

Oral_Image_Dataset

Oral_Image_Dataset 是一个面向牙科与口腔健康图像分类的公开数据集,共包含 4,375 张高质量图像,划分为 Calculus、Hypodontia、Tooth Discoloration、Mouth Ulcer、Normal、Caries 六个类别。该数据集可用于训练 CNN、Vision Transformer 等深度学习计算机视觉模型,支持医学图像分类与自动化诊断任务的研究与开发(来源 Kaggle,CC0: Public Domain 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026-08-03。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):摘要 该合并数据集由 4,375 张高质量图像 组成,分为 6 种不同类型 的牙科和口腔健康状况。它旨在训练深度学习计算机视觉模型(CNN、Vision Transformer)进行医学图像分类和自动化诊断任务。 --- 数据集结构与类别分布 该数据集包含 4,375 个总文件(约 473.6 MB),组织为 6 个类别文件夹: | 类别名称 | 描述 | 图像数量 | | :--- | :--- | :--- | | Calculus | 牙结石/牙垢堆积 | 1,296 | | Hypodontia | 先天性缺牙/发育异常 | 1,251 | | Tooth Discoloration | 牙齿染色或变色 | 1,058 | | Mouth Ulcer | 口疮性口炎/口腔溃疡 | 265 | | Normal | 健康牙齿和口腔图像 | 286 | | Caries | 龋齿/蛀牙 | 219

【数据结构与技术规格】

文件数 20 个,合计 633.83 KB。

【主题与分类】

主题标签:computer vision、deep learning、healthcare、image classification、dentistry。本站分类:口颌系统疾病/牙面异常。

【获取与许可】

源站页面:https://www.kaggle.com/datasets/jhirshaikh/oral-image-dataset

使用许可:CC0: Public Domain。

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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

源站:https://kaggle.com/datasets/jhirshaikh/oral-image-dataset

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 473.6 MB。

数据说明

J@HIRSHAIKH (2026). Oral_Image_Dataset [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/jhirshaikh/oral-image-dataset

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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