handfracture-flask(手部骨折检测数据集)

手部骨折检测数据集,用于YOLO目标检测和Flask部署。

Tommy NgXTommy NgX
kaggle
2021-08-03 更新
浏览 53
医学影像pre-trained model
handfracture-flask

基本信息

模态
医学影像
大小
0.25 GB
许可
CC0: Public Domain
创建/更新时间
2021-08-03
版本
v6

资源简介

handfracture-flask(手部骨折检测数据集)

【数据集背景】

本数据集源站标题为《handfracture-flask》。源站首次发布:2021-08-03。

【数据内容】

源站原始描述:FLASK

【数据结构与技术规格】

文件数 20 个,合计 302.16 MB。

【主题与分类】

主题标签:pre-trained model。

【适用方向】

影像类数据可用于医学图像分析模型(检测、分割、分类)的训练与评测,也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。

【获取与许可】

源站页面:https://www.kaggle.com/datasets/tommyngx/handfracture-flask

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

方式一:KaggleHub(Python,推荐 AI Agent 使用)

# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub

path = kagglehub.dataset_download("tommyngx/handfracture-flask")
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 tommyngx/handfracture-flask
unzip handfracture-flask.zip -d handfracture-flask/

数据集大小约 0.25 GB。

数据说明

该数据集用于手部骨折检测,基于YOLO目标检测算法,并利用Flask框架进行模型部署,但具体数据模态和任务未在元数据中明确说明。

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

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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