皮肤良恶性病变检测数据集

本数据集面向皮肤镜下的皮肤病变良恶性辅助判别场景，标注恶性病变与良性病变两类目标，共1374张图像、1393个标注框，可用于基层皮肤癌初筛与皮肤科辅助诊断。

数据集概览

• 数据集名称：皮肤良恶性病变检测数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：1,374 张
• 标注框总数：1,393 个
• 标注类别：2 类
• 标注格式：YOLO TXT（归一化坐标）
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / RT-DETR

检测类别

• Malignant —— 恶性病变（262 个标注框）
• Benign —— 良性病变（1131 个标注框）

应用场景

1. 皮肤癌早期筛查与分诊
2. 皮肤科辅助诊断与病灶定位
3. 可穿戴皮肤镜/手机皮肤检测App
4. 医疗影像AI良恶性分类算法研究

数据集特点

• 图像规模充足，覆盖真实工业/农业/医疗场景
• YOLO 格式标注，开箱即可用于模型训练
• 按标准比例划分训练集/验证集/测试集

获取方式

🏷️ 标签

#目标检测 #医疗AI #皮肤病变 #良恶性判别