trpakov/chest-xray-classification

该数据集主要用于图像分类任务，涉及生物学领域，包含胸部X光片的分类，标签为PNEUMONIA和NORMAL。数据集分为训练集、验证集和测试集，分别包含12230、1165和582张图像。数据集通过Roboflow导出，并进行了预处理和增强处理，包括自动定向像素数据、调整大小为640x640、随机剪切、随机亮度调整和随机曝光调整。

原始信息汇总

数据集概述

任务类别

• 图像分类

标签

• PNEUMONIA
• NORMAL

图像数量

json { "test": 582, "valid": 1165, "train": 12230 }

使用方法

1. 安装 datasets 库： bash pip install datasets

2. 加载数据集： python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("trpakov/chest-xray-classification", name="full") example = ds[train][0]

预处理与增强

• 预处理：
  • 自动调整像素数据方向（去除EXIF方向）
  • 调整图像大小至640x640（拉伸）
• 增强：
  • 随机水平剪切-3°至+3°，垂直剪切-2°至+2°
  • 随机亮度调整-5%至+5%
  • 随机曝光调整-5%至+5%

许可证

• CC BY 4.0

数据集总结

• 包含13977张图像
• 肺炎标注采用文件夹格式
• 数据集于2021年12月8日12:45 AM GMT通过roboflow.ai导出

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个胸部X光图像分类数据集，包含约1.4万张图像，用于区分'正常'和'肺炎'两类。图像经过自动定向、统一调整为640x640分辨率，并应用了剪切、亮度和曝光增强以生成多个版本，适用于训练医学图像分类模型。