皮肤病变多模态图像分类数据集2023-killa92
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变,图像分类,多模态,医学图像,机器学习,深度学习,数据分析
数据概述：
本数据集包含皮肤病变的图像及其对应的元数据特征，适用于多模态图像分类任务。数据集被分为两个文件夹，分别为训练集（train）和测试集（test）。为了满足机器学习和深度学习任务的需求，建议将训练集进一步分为训练集、验证集和测试集三部分。数据结构如下：
- 根目录
- train: 包含多个图像文件（如 img_file1, img_file2, ...）
- test: 包含多个图像文件（如 img_file1, img_file2, ...）
- train.csv: 训练集元数据特征
- test.csv: 测试集元数据特征
在train.csv和test.csv中，可以找到多模态图像分类任务所需的标签（目标列）。
数据用途概述：
该数据集适用于皮肤病变的多模态图像分类研究、医学图像分析、机器学习模型训练与评估等场景。研究人员和开发人员可以利用此数据集进行皮肤病变的分类模型训练、验证和测试，以提高模型的准确性和鲁棒性。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解多模态图像分类的原理和方法。
