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肺部癌症(Lung-Cancer)检测与分割数据集(zip文件, COCO格式, 语义分割及目标检测标注)

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简介：
本数据集提供了一系列以COCO格式存储、用于肺部癌症检测和分割的高质量医学影像，包括详细的语义分割和目标检测标注。 肺部癌症检测+分割数据集包含超过1400张图片，标签格式为coco文件，其中包括分类、语义分割及目标检测的标注信息。

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  • 肺部癌症(Lung-Cancer)检测与分割数据集(zip文件, COCO格式, 语义分割及目标检测标注)
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    本数据集提供了一系列以COCO格式存储、用于肺部癌症检测和分割的高质量医学影像，包括详细的语义分割和目标检测标注。 肺部癌症检测+分割数据集包含超过1400张图片，标签格式为coco文件，其中包括分类、语义分割及目标检测的标注信息。
     
  • 输电杆塔与输电线路(TTPLA)图像检测及分割数据集(COCO格式,包含语义分割和目标检测标注).zip
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    本数据集提供了采用COCO格式的TTPLA图像，涵盖输电杆塔与线路，内含详尽的目标检测和语义分割标签。 该数据集包含超过1200张图片，采用COCO格式进行标注，并分为训练集、验证集和测试集。每张图片都包含了分类、分割及目标检测的详细标签信息。文件名为“输电杆塔和输电线路图像检测+分割数据集.zip”。
     
  • 肺部癌症和结节检测的数据集[VOC标注格式]
    优质
    本数据集包含多种肺部癌症及结节的高质量影像资料，并采用VOC标准进行标注，旨在促进相关疾病的早期诊断与科研进展。 目标检测数据集：肺部癌症及结节检测数据（VOC标注格式）。该数据集包含1400张图像及其对应的xml标注文件，标签包括癌症、结节和腺癌。 关于YOLO实战教程，请参考相关文章。 对于Yolov5的改进实战内容，同样可以查阅相应资料。
     
  • 将语义分割标注转换为目标检测框标注
    优质
    本文探讨了一种创新方法，用于将语义分割数据集中的像素级标签高效转化为目标检测任务所需的边界框标注，旨在促进数据在不同视觉识别任务间的复用性。 这是一个代码，用于将精细标注的语义分割（多边形标注的json文件）转换为目标检测框标注，并生成yolo需要的txt文件。可以按照需求调整输出格式。
     
  • 目标检测与分割：MS COCO 2017 instances_val2017_3000.json数据分析
    优质
    本研究聚焦于分析MS COCO数据集中的instances_val2017子集，通过探索性数据分析方法，深入挖掘图像中物体的检测与分割规律。 使用随机采样的3000张图片及其数据和标注进行快速验证模型效果可以节约时间。
     
  • 目标检测与语义分割实验四
    优质
    本课程为计算机视觉实验系列之四，专注于目标检测和语义分割技术的实际应用。学生将通过编程实践深入理解并掌握相关算法原理及其在图像处理中的作用。 实验四：目标检测与语义分割实验四涵盖了目标检测与语义分割的相关内容。
     
  • 目标检测数据集分割代码
    优质
    本项目提供了一套用于目标检测任务的数据集分割代码，帮助研究人员和开发者高效地进行训练、验证及测试数据的划分。 将代码下载到本地文件，在同级目录下创建一个名为data的文件夹，并在其中新建source_images和txt两个子文件夹。source_images文件夹用于存放原始图片文件，txt文件夹则用于存放标记好的标签。可以在代码中调整训练集、验证集和测试集的比例。
     
  • COCO标注数据集（实例分割）.zip
    优质
    本资源提供COCO标准的数据集，专注于图像中的实例分割任务。包含丰富的注释信息和高质量图片，适用于训练与评估深度学习模型性能。 实例分割COCO标注数据集.zip
     
  • 肺结节检测的MATLAB代码 - CT扫描中的肺癌检测: lung-cancer-detection-in-ct-scans
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的肺结节检测代码，旨在辅助CT扫描中早期肺癌的识别与分析。 肺结节检测代码matlab许可仅授予出于教育和研究目的使用、复制或修改本软件及其文档的权限，前提是所有副本和支持文档均包含此版权声明及原作者姓名。未经作者同意，不得将该程序用作商业软件或硬件产品的基础。作者不对本软件在任何用途中的适用性做出保证。“按现状”提供，不承担明示或暗示的任何形式担保。 1.0版，2018年5月28日发布。 对于错误/建议，请通过电子邮件联系。 此代码实现了以下论文：N.Khehrah、MSFarid、S.Bilal，“CT扫描中的自动肺结节检测”，提交给国际医学信息学杂志。如果您在研究中使用了该代码，引用上述文献。 文件夹“演示”包含下列文件： 1) main.m 2) segmentation.m 3) temporal_feature.m 4) statistical_feature 5) svmStruct 6) regiongeneration.m 7) regiongeneration1.m 此外，此文件夹还包含了几个肺CT扫描的示例图像。