YOLO肺炎分类数据集(含2万张图片).zip

简介：
该数据集包含20,000张图像，旨在支持YOLO算法在肺炎分类任务上的应用和优化，为医学影像分析提供宝贵资源。 资源描述：深度学习图像分类-肺炎分类数据集，类别包含COVID、Lung_Opacity、Normal以及Viral Pneumonia。 资源特点：该数据集的数据质量和标注框质量高，可以直接用于YOLO目标检测模型的训练和测试。 适用对象：适合计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大学生在课程设计、期末大作业或毕业设计中使用。 作者介绍：某知名公司资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++以及Java等领域拥有十年的工作经验，专注于计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测和信号处理等多个领域的研究。此外，还擅长元胞自动机技术的应用开发，并在图像处理及智能控制方面有丰富的实践经验。欢迎与作者交流学习相关知识和技术。