【亲测免费】 UNet网络训练数据集：DRIVE

简介

本仓库提供了一个用于训练UNet网络的数据集——DRIVE（Digital Retinal Images for Vessel Extraction）。这个数据集包含了视网膜图像，适用于血管分割任务。经过长时间的搜索，终于找到了这个宝贵的资源，现在我将其分享给大家，希望能帮助到有需要的研究者和开发者。

数据集内容

DRIVE数据集包含以下内容：

• 视网膜图像：高质量的视网膜图像，适用于血管分割任务。
• 标注图像：每张视网膜图像对应的标注图像，标注了血管的位置。

使用方法

1. 下载数据集：

   • 你可以通过克隆本仓库或直接下载ZIP文件来获取数据集。
   • 使用以下命令克隆仓库：

     git clone https://github.com/your-repo-url.git
     

2. 数据集结构：

   • 数据集文件夹结构如下：

     DRIVE/
     ├── images/
     │   ├── 01_training.tif
     │   ├── 02_training.tif
     │   └── ...
     ├── labels/
     │   ├── 01_manual1.gif
     │   ├── 02_manual1.gif
     │   └── ...
     └── README.md
     

3. 加载数据集：

   • 你可以使用Python的PIL或OpenCV库来加载图像和标注图像。
   • 示例代码：

     from PIL import Image
     
     image_path = "DRIVE/images/01_training.tif"
     label_path = "DRIVE/labels/01_manual1.gif"
     
     image = Image.open(image_path)
     label = Image.open(label_path)
     

贡献

如果你有任何改进建议或发现了数据集中的问题，欢迎提交Issue或Pull Request。我们非常欢迎社区的贡献！

许可证

本数据集遵循MIT许可证。你可以自由使用、修改和分发本数据集，但请保留原始的许可证声明。

联系

如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请通过电子邮件或GitHub Issue联系我。

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希望这个数据集能对你的研究和开发工作有所帮助！