【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
武子康18 小时前
驾驶轨迹换个坐标,就能给移动机器人用吗?
人工智能·算法·机器学习
jay神18 小时前
基于深度学习的交通流量预测系统(Web 版)
前端·人工智能·深度学习·yolo·计算机毕业设计
kaixin_啊啊18 小时前
【零基础学AI】第 25 章——计算机怎样处理文字
人工智能
一知半解仙18 小时前
乌镇2026:当“智能互联网”第一次被数据照进现实
人工智能·物联网·机器人·开源
泯泷19 小时前
AI 最坑的失败:不是不会做,而是"假装做完了"
人工智能·llm·agent
Alluxio19 小时前
Alluxio + OCI:为 AI 工作负载实现亚毫秒访问延迟与可扩展吞吐
运维·数据库·人工智能·分布式·缓存·ai·语言模型