写在前面:数据集对应应用场景,不同的应用场景有不同的检测难点以及对应改进方法,本系列整理汇总领域内的数据集,方便大家下载数据集,若无法下载可关注后私信领取。关注免费领取整理好的数据集资料!今天分享一个非常好的非常小众的研究方向,有应用创新,可有利于发小论文和大论文,有需要的朋友具体可关注后加我文章末尾下方小卡片,我这边可以辅导毕设、课程设计等。
该数据集包含12,500个血细胞增强图像(JPEG),并带有伴随的细胞类型标签(CSV)。每种4种不同的细胞类型大约有3,000张图像,这些图像分为4个不同的文件夹(根据细胞类型)。基于血液的疾病的诊断通常涉及识别和表征患者的血液样本,因此检测和分类血细胞亚型的自动化方法具有重要的医学应用。该数据集包含 12,500 张血细胞增强图像 (JPEG) 以及随附的细胞类型标签 (CSV)。4 种不同细胞类型中的每一种大约有 3,000 张图像,分为 4 个不同的文件夹(根据细胞类型)。细胞类型为嗜酸性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞和中性粒细胞。该数据集附带一个附加数据集,其中包含原始 410 个图像(预增强)以及两个附加子类型标签(WBC 与 WBC),以及这 410 个图像中每个单元格的边界框(JPEG + XML 元数据)。更具体地说,文件夹“dataset-master”包含 410 张带有子类型标签和边界框 (JPEG + XML) 的血细胞图像,而文件夹“dataset2-master”包含 2,500 张增强图像以及 4 个附加子类型标签 (JPEG + CSV)。4 个类中每个类大约有 3,000 个增强图像,而文件夹“dataset-master”中每个类有 88、33、21 和 207 个图像。话不多说直接上图:图像数据集样本图如下所示.
非常好的非常小众的研究方向,有应用创新,可有利于发小论文和大论文,有需要的朋友可私信我。