细胞病理图像目标检测与评估数据集CytopathologyImageObjectDetectionandEvaluationDataset-emunene
数据来源：互联网公开数据
标签：细胞病理学, 图像识别, 目标检测, 细胞分类, 计算机视觉, 医疗影像, 数据标注, 评估指标
数据概述：
该数据集包含来自细胞病理学图像的数据，记录了细胞图像中细胞目标的检测结果和评估指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可用于细胞病理学相关研究。
数据维度：数据集包含细胞目标的边界框坐标（x1, y1, x2, y2）、细胞类别（class_x, class_y）、图像路径（path）、类别ID（category_id）、交叉验证折数（fold）、数据划分（split）、置信度得分（f_score）、交并比（GIoU, rescaled_giou）等多个字段，用于目标检测模型的训练与评估。
数据格式：CSV格式，文件名为cv_res.csv，便于进行数据分析和模型训练。数据已进行标注，包含了细胞目标的边界框信息和类别标签。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标注和预处理。
该数据集适合用于细胞图像的目标检测、分类和模型评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于细胞病理学图像分析、计算机视觉、深度学习等领域的学术研究，如细胞检测算法的改进、新型细胞分类模型的开发等。
行业应用：为医疗影像分析行业提供数据支持，例如病理图像分析、细胞自动计数、辅助诊断等。
决策支持：支持医学影像分析领域的决策制定，例如辅助医生进行诊断和治疗方案的制定。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解细胞图像分析和目标检测技术。
此数据集特别适合用于探索细胞图像中细胞目标的检测与分类，并评估不同模型的性能，从而优化诊断流程和提高诊断准确性。
