发布 US30K 数据集, 应用在 超声图像、医学图像分割 领域

本次发布的数据集 US30K, 该数据集是一个全面性的超声图像集合，包含了约30,000张图片和69,000个掩膜，覆盖了六个不同的目标类别。该数据集专门构建用于评估SAMUS模型的有效性。此外，该数据集是从七个公开可用的数据集中整合而成的，包含了用于训练、验证和测试的数据分区，确保了泛化评估的准确性。规模上，该数据集大约有30,000张图片和69,000个掩膜，其任务是进行超声图像分割。

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