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CVC-T Endoscene 息肉数据库

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简介：
CVC-T Endoscene息肉数据库是一个专为内窥镜图像中息肉检测与分类设计的数据集，包含大量标注清晰的息肉样本，旨在推动相关疾病的早期诊断技术发展。 CVC-T 数据集是更大数据集 Endoscene 的测试部分。它包含从36名患者获得的44个视频序列中的60张图像。原本难以单独找到这个数据集，但实际上它是医学分割网络训练策略的一部分：该策略包括使用90%的Kvasir和ClinicDB数据集进行训练，并用剩余的Kvasir和CVC-ClinicDB图像、全部的CVC-ColonDB、CVC-T以及ETIS-Larib图像来进行测试。如有需要，可以单独获取此数据集。

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  • CVC-T Endoscene 息肉数据库
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    CVC-T Endoscene息肉数据库是一个专为内窥镜图像中息肉检测与分类设计的数据集，包含大量标注清晰的息肉样本，旨在推动相关疾病的早期诊断技术发展。 CVC-T 数据集是更大数据集 Endoscene 的测试部分。它包含从36名患者获得的44个视频序列中的60张图像。原本难以单独找到这个数据集，但实际上它是医学分割网络训练策略的一部分：该策略包括使用90%的Kvasir和ClinicDB数据集进行训练，并用剩余的Kvasir和CVC-ClinicDB图像、全部的CVC-ColonDB、CVC-T以及ETIS-Larib图像来进行测试。如有需要，可以单独获取此数据集。
     
  • CVC-ClinicDB息肉医疗图像分割开源数据集
    优质
    简介：CVC-ClinicDB是一个专注于结肠息肉检测与分类的医学图像分割开源数据库，为研究人员提供高质量的数据资源以推进相关算法的研发。 CVC-ClinicDB息肉医学图像分割公开数据集包含612张图片及其对应的标签（也可以自行划分训练集与测试集）。对于初入图像分割领域的科研新手来说，这是一个非常必要的数据集，也是深度学习模型常用的资源之一。对于新手而言，这是必备的数据集。
     
  • CVC-ClinicDB 数据集
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    CVC-ClinicDB数据集是一套专门用于医学图像处理和分析的研究资源，包含大量结肠镜检查中的视频帧与标注信息，旨在推动息肉检测算法的发展。 CVC-ClinicDB 是一个从结肠镜检查视频中提取的帧组成的数据库。数据集中包含了一些示例息肉图像及其对应的地面真实情况。这些地面真相图像是通过与图像中标记出的息肉覆盖区域相对应的一个蒙版来表示的。 文件包括： - class_dict.csv - CVC-ClinicDB_datasets.txt - metadata.csv - CVC-ClinicDB_datasets.zip
     
  • Kvasir-SEG息肉分割数据集
    优质
    简介：Kvasir-SEG是一个专为结肠镜图像中息肉分割而设计的数据集，包含了大量标记清晰的息肉区域，旨在推动计算机辅助内窥镜检查技术的发展。 Kvasir-SEG 数据集是一个公开访问的胃肠道息肉医学影像及其对应分割掩模的数据集合。
     
  • Kvasir-SEG 息肉分割数据集 - 数据集
    优质
    Kvasir-SEG 是一个专注于结肠息肉分割的数据集，包含丰富的内窥镜图像及精确标注，旨在促进计算机辅助诊断技术的发展。 Kvasir-SEG数据集是一个包含胃肠道息肉图像及其对应分割掩膜的开源数据集。
     
  • 肌肉电信号数据库
    优质
    肌肉电信号数据库是一部全面记录和分析人体肌肉活动产生的电生理信号的数据集，旨在为生物医学研究、康复工程及运动科学等领域提供详实的数据支持。 这段文字描述了正常人与病人的行走过程中的肌电数据资料，其中包括标签和关节角度的信息，适合进行肌电分析的学生下载学习使用。
     
  • 结直肠息肉的医学影像数据集
    优质
    本数据集包含了丰富的结直肠息肉医学影像资料，旨在为相关疾病的诊断和研究提供精准的数据支持。 Kvasir数据集包含1000张息肉图像，这些图像的尺寸在332×487到1920×1072之间，并且每个图像中的息肉区域大小及形状各异。 CVC-ColonDB数据集由来自结肠镜检查中采集的15个不同序列中的380张图片组成，所有这些图片尺寸均为574×500。 CVC-ClinicDB数据集则包含了从25段结肠镜视频提取出的612张图像，每一张图像的大小都是384×288。 CVC-300包含有60张息肉样本图片，这些图片尺寸统一为574×500。 ETIS数据集是从34个不同的结肠镜检查视频中提取了196张图像组成的，所有这些图像的大小均为1225×966。
     
  • AT&T人脸数据库
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    简介：AT&T人脸数据库是一个广泛使用的计算机视觉研究资源，包含超过400人的460,000张面部图像，支持各种人脸识别技术的研究与开发。 剑桥大学AT&T实验室创建了一个包含40人共400张人脸的数据库。图像涵盖了不同姿态、表情和面部饰物的变化。图片格式为.pgm。
     
  • AT&T人脸数据库
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    AT&T人脸数据库是由英国电信公司AT&T实验室谢菲尔德分部建立的一个著名的人脸图像数据集，包含不同条件下人的面部照片，广泛应用于人脸识别研究。 AT&T Database of Faces是一个经典的人脸识别数据集，由AT&T实验室在1994年创建。这个数据集是计算机视觉和机器学习领域中用于人脸识别算法开发和研究的重要资源。它包含了来自40个人的面部图像，每个人有11到14张不同角度或表情的照片，总计超过400张图片。这些图像具有统一的分辨率和大小，便于标准化处理与分析。 在人脸识别技术的应用中，这个数据集通常用于训练和验证算法，尽管没有预定义的训练集和测试集划分。这意味着研究人员需要自行根据需求对数据进行切分以支持模型训练及性能评估。常见的做法是采用交叉验证方法，例如k折交叉验证，将数据分成k个子集，在每次迭代中使用k-1个子集来训练模型，并用剩下的一个子集来进行测试。经过多次重复后，每个子集都被用来进行一次测试，最后取平均结果作为评估指标。 该数据集中包含的标签数据库表明它是一个存储人脸图像的集合，可用于构建和测试人脸识别系统。在实际应用中，这样的系统可能包括图像预处理（如灰度化、归一化、直方图均衡等）、特征提取（例如PCA、LBP、HOG方法）及分类器训练（比如SVM或神经网络）。此外，在识别阶段还需进行验证。 压缩包子文件的命名方式如s17和s30，可以推测这些代表不同的个体。例如，s17可能表示第17个人的所有图像，而其他类似的名称则对应于其他人。每个子文件夹内应包含该个体的不同角度或表情的照片。README文件通常会提供数据集的具体信息，包括图像数量、采集条件和使用指南等。 在研究与开发过程中，利用AT&T Database of Faces可以进行以下关键点的研究： 1. **图像预处理**：优化图像质量以适应后续的处理需求。 2. **特征提取**：找出能有效表征人脸的独特特性。 3. **人脸检测**：定位图片中的人脸区域。 4. **姿态和表情不变性研究**：探究如何在不同角度或面部表情下保持稳定的识别效果。 5. **算法设计与改进**：开发新的分类器或优化现有方法以提高准确率。 6. **性能评估**：通过交叉验证等技术手段来评价模型的泛化能力。 总之，AT&T Database of Faces是一个极具价值的数据资源，在推动人脸识别技术的发展中发挥了重要作用。无论是学术研究还是工业应用，它都提供了丰富的数据支持和挑战机会以便改进现有的算法和技术。