超声波图像数据集：YOLOv5肾脏结石检测

该数据集包含两个类别，即结石和正常肾脏。数据集中的图像均以250*250像素的分辨率存储，并且标注有清晰的边界框以区分目标区域。每个图像都配有相应的标注文件，其中包含了用于训练的目标检测算法（如YOLOv5）所需的标注信息。 数据集按照YOLOv5标准的文件夹结构进行保存，使得用户可以直接使用该数据集进行目标检测研究，无需进行额外的数据处理工作。数据集分为训练集和验证集两部分，分别包含2564张训练图像及其对应的标注文件，以及183张验证图像及其对应的标注文件。所有文件在压缩后总大小为19.7MB，方便了数据的传输和分发。 此外，为了便于用户更直观地理解数据集中的图像和标注情况，资源中还包含了可视化的Python脚本。该脚本可以通过传入任一图像文件来绘制其边界框，并将绘制后的图像保存在当前目录下。由于脚本已经设置完成，用户无需进行任何修改即可直接运行。 在标签方面，该资源被标记为"数据集"、"检测"、"医学图像"、"肾脏"和"结石"，这反映了数据集的性质和应用场景。标签有助于研究人员在查找相关数据集时更快速地识别和筛选资源。 综上所述，该数据集是一个高质量的医学图像数据集，它为基于YOLOv5框架的超声波图像中肾脏结石的检测问题提供了完备的训练和验证材料，对于医学图像处理、目标检测以及深度学习领域的研究者来说，具有较高的实用价值。"