【数据集】医学常见9种皮肤疾病检测数据集11294张YOLO+VOC格式(已增强)

数据集格式:VOC格式+YOLO格式

压缩包内含:3个文件夹,分别存储图片、xml、txt文件

JPEGImages文件夹中jpg图片总计:11294

Annotations文件夹中xml文件总计:11294

labels文件夹中txt文件总计:11294

标签种类数:9

标签名称:["Actinic Keratosis","Basal Cell Carcinoma","Dermatofibroma","Melanoma","Nevus","Pigmented Benign Keratosis","Seborrheic Keratoses","Squamous Cell Carcinoma","Vascular Lession"]

每个标签的框数:

Actinic Keratosis (光化性角化病)框数 = 1335

Basal Cell Carcinoma(基底细胞癌) 框数 = 1539

Dermatofibroma (皮肤纤维瘤)框数 = 1307

Melanoma(黑素瘤) 框数 = 1544

Nevus (痣)框数 = 1243

Pigmented Benign Keratosis(色素性良性角化病) 框数 = 1304

Seborrheic Keratoses(脂溢性角化病) 框数 = 844

Squamous Cell Carcinoma (鳞状细胞癌)框数 = 1525

Vascular Lession(血管病变) 框数 = 1358

总框数:11999

图片清晰度(分辨率:像素):清晰

图片是否增强:是

标签形状:矩形框,用于目标检测识别

重要说明:暂无

特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注

标注情况

地址

https://download.csdn.net/download/lwx666sl/90130955

相关推荐
清风吹过2 分钟前
Birch聚类算法
论文阅读·深度学习·神经网络·机器学习
划水的code搬运工小李10 分钟前
EVO评估数据导出在origin中绘制
人工智能
Clarence Liu10 分钟前
机器学习(5) 梯度下降
人工智能·机器学习
kisshuan1239612 分钟前
电信杆塔类型识别与分类_fovea_r101_fpn_4xb4-2x_coco模型详解_模型训练与验证_通俗易懂!入门必看系列!
人工智能·目标跟踪·分类
子午13 分钟前
【2026原创】动物识别系统~Python+深度学习+人工智能+模型训练+图像识别
人工智能·python·深度学习
o_insist18 分钟前
LangChain1.0 实现 PDF 文档向量检索全流程
人工智能·python·langchain
victory043119 分钟前
大模型学习阶段总结和下一阶段展望
深度学习·学习·大模型
OpenMiniServer21 分钟前
AI + GitLab + VSCode:下一代开发工作流的革命性集成
人工智能·vscode·gitlab
脑洞AI食验员23 分钟前
智能体来了:用异常与文件处理守住代码底线
人工智能·python
摘星观月27 分钟前
【三维重建2】TCPFormer以及NeRF相关SOTA方法
人工智能·深度学习