Kvasir 本次发布的数据集 Kvasir Landmark and Pathological Classification Dataset, 该数据集包含多个解剖学标志和病理发现,共分为七个类别,包括标志点检测和病理发现,每个类别都有总共1000张独特的图像。在数据处理上,70%的数据用于训练,10%用于验证,20%用于测试。此外,每个帧的深度是使用基于深度学习的方法估算的。规模上,每个类别有1000张独特图像,总计7000张图像。该任务的目的是进行解剖学标志和病理分类。
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