
本数据集面向眼疾分类场景的实例分割任务,涵盖14个检测类别,总计2,034张标注图像。数据集适用于工业制造领域的算法研究、模型训练与工程应用。
数据集概览
- 数据集名称:眼疾分类数据集
- 任务类型:实例分割
- 图像总数:2,034 张
- 标注类别:14 类
- 标注格式:YOLO TXT(归一化坐标)
- 适用框架:YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / YOLOv11 / YOLO26 / RT-DETR
- 数据划分:训练集 / 验证集 / 测试集
检测类别与标注分布
本数据集包含14个检测类别,各类别标注分布如下:
- 0
- 1
- 2
- 7
- Disc Edema(椎间盘水肿)
- Central Serous Chorioretinopathy(中心性浆液性脉络膜视网膜病变)
- Healthy(健康)
- Myopia(近視)
- Pterygium(翼状胬肉)
- Retinitis Pigmentosa(视网膜色素变性)
- Retinal Detachment(视网膜脱落)
- Macular Scar(黄斑疤痕)
- Diabetic Retinopathy(糖尿病视网膜病变)
- Glaucoma(青光眼)
技术规格
- 标注格式:YOLO TXT格式,每行标注为 class x_center y_center width height,坐标值归一化至 [0, 1]
- 数据划分:按照标准比例划分训练集、验证集与测试集,可直接用于模型训练与性能评估
- 数据来源:Roboflow Universe 平台
应用场景
1. **实例分割模型训练**:使用本数据集训练实例分割模型,实现眼疾分类的自动识别
2. **算法研究**:作为目标检测算法的基准数据集,用于性能评估与横向对比
3. **工程应用**:支持智能检测系统的开发与部署
4. **教学与科研**:适用于计算机视觉、深度学习等领域的科研项目与课程实践
数据集特点
- 即开即用:YOLO格式标注,无需额外格式转换,下载后可直接用于模型训练
- 标准数据划分:按照标准比例划分训练集、验证集与测试集
获取方式
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🏷️ 标签
#工业制造 #实例分割 #YOLO数据集 #深度学习 #计算机视觉
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