关于数据集

使用YOLO、COCO和VOC等算法和数据集可以提高皮肤癌检测的准确性和效率，帮助医生和患者识别和治疗皮肤癌。这里我整理了一下yolov5, yolov7,yolov8,yolov9,yolov11, coco,cov标记的数据集。

数据集分割

6596总图像数

训练组        82％        5400图片

有效集        9％        599图片

测试集        9％        597图片

每个集合下面有图片image

和标签：

增强

每个训练示例的输出： 3

翻转： 水平、垂直

旋转： -15° 至 +15° 之间

剪切： 水平方向±10°，垂直方向±10°

亮度： -20% 至 +20% 之间

噪音： 高达 0.5% 的像素

数据集概览：

无癌变

癌变

数据集下载：

yolov11：  https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90047977

yolov9：   https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90047982

yolov8：   https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90047986

yolov5：    https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90047986

coco标记： https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90048008

voc标记：  https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/90048012