胰腺病变医学图像分割数据集（含训练与测试集及标签）

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简介：
本数据集包含大量用于研究和开发的胰腺病变医学图像，附有详细的标注信息，分为训练集和测试集，旨在促进相关疾病的自动诊断技术进步。医学图像分割数据集：胰腺病变图像分割数据集（包含训练集和测试集、标签）【2类别的分割，背景、病变区域】数据集介绍：该数据集分为训练集和测试集。 - 训练集包括images图片目录和masks模板目录，约有210张图片及其对应的mask图片； - 测试集中同样包含images图片目录和masks模板目录，大约50张左右的图像及其对应标签。此外，还提供了一个用于图像分割任务的可视化脚本。该脚本能随机选取一张图，并展示其原始图像、GT（Ground Truth）图像以及在原图上的GT蒙板效果，最后将这些结果保存到当前文件夹中。

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胰腺病变医学图像分割数据集（含训练与测试集及标签）

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本数据集包含大量用于研究和开发的胰腺病变医学图像，附有详细的标注信息，分为训练集和测试集，旨在促进相关疾病的自动诊断技术进步。医学图像分割数据集：胰腺病变图像分割数据集（包含训练集和测试集、标签）【2类别的分割，背景、病变区域】数据集介绍：该数据集分为训练集和测试集。 - 训练集包括images图片目录和masks模板目录，约有210张图片及其对应的mask图片； - 测试集中同样包含images图片目录和masks模板目录，大约50张左右的图像及其对应标签。此外，还提供了一个用于图像分割任务的可视化脚本。该脚本能随机选取一张图，并展示其原始图像、GT（Ground Truth）图像以及在原图上的GT蒙板效果，最后将这些结果保存到当前文件夹中。

腹部胰腺图像分割的医学数据集（含训练与测试集及标签）

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本数据集包含用于腹部胰腺图像分割的高质量医学影像及其标注信息，内部分为训练和测试两大部分，旨在促进相关领域研究与应用的发展。医学图像分割数据集：腹部胰腺图像分割数据集（包含训练集和测试集、标签）【2类别的分割，背景、胰腺】数据集介绍：该数据集分为训练集和测试集。训练集包括images图片目录和masks模板目录，共有约370张图片及其对应的mask图片。测试集同样由images图片目录和masks模板目录组成，包含大约90张图片及相应的mask图像。此外，还提供了一个用于图像分割的可视化脚本。该脚本能随机选取一张图，并展示其原始图像、GT（Ground Truth）图像以及在原图上的GT蒙版效果，并将结果保存至当前文件夹中。医学图像分割网络介绍：相关文章对医学图像分割网络进行了详细的说明，包括模型的设计思路和实现方法等细节。

肺部医学图像分割数据集（含训练与测试部分）

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本数据集专为肺部医学影像分割设计，包含详细的训练及测试样本，旨在推动相关领域的研究进展。项目包含肺分割数据（包括训练集和测试集）。数据集为256*256分辨率下的肺部分割图。分割的前景包括左肺、右肺等，标签的mask图像中前景区域被标记为255以便于观察。该数据集分为训练集与测试集： - 训练集中包含6849张图片及其对应的6849个掩码（masks）。 - 测试集中则有1712张图片和相应的1712个掩码图像。此外，项目还提供了一个用于可视化分割结果的脚本。该脚本能随机选取一张图，并展示其原始图像、GT图像以及在原图上的GT蒙板效果，并将生成的结果保存至当前目录下。

阿尔茨海默病图像数据集含有训练集与测试集

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该数据集专为阿尔茨海默病研究设计，包含用于训练和测试的人脑影像资料，助力于疾病的早期诊断与科研进展。阿兹海默症图像数据集包含训练集和测试集，可用于进行深度学习的图像分类任务。

UA-DETRAC车辆检测数据集（含训练与测试图像及XML标签）.zip

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本资源包含UA-DETRAC车辆检测数据集，内含大量训练和测试图像及其对应的XML格式标签文件，适用于目标检测研究。 UA-DETRAC车辆检测数据集包括图像数据集和XML标签文件资源文件。详情如下： 1. DETRAC-Test-Annotations-XML：测试集xml文件。 2. DETRAC-Train-Annotations-XML：训练集xml文件。由于图像数据量较大，无法直接上传，因此提供下载链接以获取完整的训练集和测试集图像数据。请放心下载使用。

基于Unet的胰腺癌数据分割研究【含数据集、完整代码及训练结果】

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本研究运用Unet模型进行胰腺癌数据分割，并提供详尽的数据集、完整代码和训练成果展示。适合医学影像分析与深度学习技术结合的研究者参考使用。本项目基于Unet网络对人胰腺癌症进行分割处理。数据集包括胰腺癌症的图像及其对应的掩码（mask），其中1代表胰腺、2代表癌症区域，0则表示背景。在训练过程中，模型经过50个epoch后，在全局像素点准确度上达到了99%，miou指标为0.90。进一步延长训练周期可望提升性能表现。项目代码包含以下部分： - **训练**：通过train脚本自动进行模型训练，并且数据会被随机缩放至设定尺寸的50%-150%之间，实现多尺度训练效果。在utils模块中的compute_gray函数负责将掩码灰度值保存为文本段落件并定义Unet网络输出通道。 - **介绍**：采用余弦衰减策略调整学习率，并且通过matplotlib库绘制了训练集和测试集中损失及iou的曲线图，这些信息存储于run_results目录内。此外还记录有详细的训练日志、最佳权重等数据，在日志中可以查看各类别的iou值、召回率（recall）、精确度（precision）以及全局像素点准确度。 - **推理**：将待处理图像放置在inference文件夹下，直接运行predict脚本即可进行预测操作。具体使用方法请参阅README文档。对于初学者而言也非常友好；如果需要训练自己的数据集，请按照指定格式准备相应数据后替换现有内容便可开始实验。

遥感卫星图像中的水体与湖泊分割数据集（含训练集及测试集）

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本数据集包含用于遥感卫星图像中水体和湖泊分割的训练与测试样本，旨在提升自动化识别精度。项目包括遥感卫星下的水体分割任务（二分类问题），包含训练集和测试集。数据集用于遥感背景下的水体分割，去除了没有前景的数据点，确保了丰富的前景区域，并且标注效果极佳。数据集总大小为162 MB。 - 数据集分为训练集与测试集两部分： - 训练集：包含images图片目录和masks模板目录，共计有2555张原始图片及对应的2555个mask图片； - 测试集：同样包括images图片目录和masks模板目录，共有638张原始图片以及638个相应的mask图片。此外还提供了一个图像分割的可视化脚本。该脚本能随机选取一张测试集中的图片，并展示其原始图、GT（Ground Truth）图及在原图上的GT蒙板效果，并将结果保存到当前目录下。

医学图像分割与ISIC 2016皮肤癌图像分割训练数据集（适用于Unet）

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本项目专注于医学图像分割技术，并利用ISIC 2016皮肤癌图像数据集进行模型训练和验证，特别适合用于改进和发展U-Net网络结构在皮肤病灶自动检测与分割的应用。这是一个皮肤黑色素测试数据集，适用于医学图像分割领域，并且适合初学者复现代码和实战使用。

训练与测试数据集分割程序

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简介：该程序旨在高效地将数据集划分为训练和测试两部分，确保机器学习模型能基于未见过的数据进行准确评估，促进算法优化与泛化能力提升。数据集分割为train和test的程序可以帮助我们更好地进行机器学习模型训练与验证。这个过程通常包括将原始数据分为两部分：一部分用于训练模型（train），另一部分用于测试模型性能（test）。正确的数据划分对于评估模型泛化能力至关重要，可以避免过拟合现象的发生。