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该数据集《Skin Disease Classification Computer Vision》主要用于多分类任务,数据形态以图像为主,应用场景偏向医疗健康。 题目说明:The dataset includes 302 images. Face are annotated in YOLO v5 PyTorch format. 任务类型:图像多分类。 建议流程:先检查类别分布与脏样本,再用迁移学习(如 ResNet/EfficientNet)建立基线。 评估建议:使用分层切分或交叉验证,优先关注 F1、Recall、AUC 等分类指标。 可用文件:未检测到标准 CSV,可优先查看目录中的索引或说明文件。 Acne Oiliness Wrinkles Spots The dataset includes 302 images. Face are annotated in YOLO v5 PyTorch format.

该数据集《Skin Disease Classification Computer Vision》主要用于多分类任务,数据形态以图像为主,应用场景偏向医疗健康。 题目说明:The dataset includes 302 images. Face are annotated in YOLO v5 PyTorch format.
任务类型:图像多分类。
建议流程:先检查类别分布与脏样本,再用迁移学习(如 ResNet/EfficientNet)建立基线。
评估建议:使用分层切分或交叉验证,优先关注 F1、Recall、AUC 等分类指标。
可用文件:未检测到标准 CSV,可优先查看目录中的索引或说明文件。
Acne
Oiliness
Wrinkles
Spots
The dataset includes 302 images. Face are annotated in YOLO v5 PyTorch format.
该数据集《Skin Disease Classification Computer Vision》主要用于多分类任务,数据形态以图像为主,应用场景偏向医疗健康。
数据格式为 CSV。
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