electricsheepafrica/africa-synth-aid-flows-medical-multimodal-fracture-all

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("electricsheepafrica/africa-synth-aid-flows-medical-multimodal-fracture-all")
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/electricsheepafrica/africa-synth-aid-flows-medical-multimodal-fracture-all

数据集大小约 66.4 MB。

仓库文件结构

• .DS_Store
• .gitattributes
• README.md
• african_medical_multimodal_fracture.py
• card.png

数据说明

Africa Synth Aid Flows Medical Multimodal Fracture All | 非洲（Electric Sheep Africa 元数据清单） 规模类别：1K<n<10K - 格式：json - 领域：健康 - 由 Electric Sheep Africa 构建 简而言之 该数据集是 Hugging Face 上 Electric Sheep Africa 目录的一部分。它已为非洲数据发现编制索引，并配有标准化元数据、加载指南、来源说明和面向分析师的背景信息。本数据集涵盖内容：健康…… 请查看数据集页面上的完整描述：https://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/africa-synth-aid-flows-medical-multimodal-fracture-all

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/electricsheepafrica/africa-synth-aid-flows-medical-multimodal-fracture-all