Kvasir Landmark and Pathological Classification Dataset
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资源简介：
该数据集包含多个解剖学标志和病理发现，共分为七个类别，包括标志点检测和病理发现，每个类别都有总共1000张独特的图像。在数据处理上，70%的数据用于训练，10%用于验证，20%用于测试。此外，每个帧的深度是使用基于深度学习的方法估算的。规模上，每个类别有1000张独特图像，总计7000张图像。该任务的目的是进行解剖学标志和病理分类。
提供机构：
Kvasir
