糖尿病视网膜病变眼底数据集下载：DDR、IDRiD、APTOS公开来源

需要注意的是，糖网数据并不集中在同一处，而是分散在多个平台上，且各平台的获取规则不一：有的需要注册，有的需要申请，有的在国内访问受限。逐一尝试往往耗费较多时间。

以下整理出可用、可访问、国内可下载的真实来源，标注优先级供参考。

一、优先来源：国内访问较为便利

1. DDR（南开大学，国产，含百度网盘）

链接：https://github.com/nkicsl/DDR-dataset
内容：13673张彩色眼底图，来自全国23省147家医院（2016–2018年）。包含国际分级标签，其中757张带病灶像素级标注（微动脉瘤、渗出、出血）。
获取方式：GitHub项目页提供百度网盘与谷歌网盘两条下载路径。提供百度网盘，国内下载较为顺畅。
备选：Hugging Face上有转存版本，约1万张：https://huggingface.co/datasets/ctmedtech/DDR-dataset（以GitHub官方LICENSE为准）
注意：项目附有LICENSE文件，说明授权范围。

2. IDRiD（印度糖网影像集，开放获取，标注精细）

正本链接：https://ieee-dataport.org/open-access/indian-diabetic-retinopathy-image-dataset-idrid
内容：516张，标注精细，包含像素级病灶掩膜（微动脉瘤、硬渗、软渗、出血）、视盘掩膜、分级与定位。为ISBI-2018挑战赛数据。
获取方式：IEEE DataPort 上为开放获取，通常不需要付费订阅；是否需要注册/登录、具体下载方式以 IEEE DataPort 页面为准。
备选：Zenodo镜像：https://zenodo.org/records/17219542；官方数据说明页：https://idrid.grand-challenge.org/Data/

二、体量较大，需要Kaggle账号

3. APTOS 2019（亚太远程眼科学会竞赛）

链接：https://www.kaggle.com/c/aptos2019-blindness-detection/data
内容：3662张训练 + 1928张测试，5级分级（0–4），数据来自印度Aravind医院。
获取方式：需登录Kaggle账号并接受竞赛规则，无法匿名直链下载。可使用命令行：kaggle competitions download -c aptos2019-blindness-detection
备选（无需Kaggle登录）：Academic Torrents提供种子镜像：https://academictorrents.com/details/d8653db45e7f111dc2c1b595bdac7ccf695efcfd

4. EyePACS（体量最大，35000+张）

链接：https://www.kaggle.com/c/diabetic-retinopathy-detection/data
内容：约35126张，0–4级分级，常用作大规模训练的基础数据集。
获取方式：同样需要Kaggle账号并接受规则。
备选（下载便利但许可存疑）：Hugging Face第三方转存：https://huggingface.co/datasets/bumbledeep/eyepacs——许可以原始Kaggle页为准，第三方转存的授权情况不明确。
程序化路径：使用TensorFlow时，该数据集已封装进TFDS，可直接通过代码加载：https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/diabetic_retinopathy_detection

找到相关数据后，还需要继续核验或整理？先查看相关说明卡；没有合适数据，或现成数据不能直接使用时，可以继续检索、来源核验、整理或定制。新用户注册可先体验标准检索评估。

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三、需要注册

5. Messidor / Messidor-2（法国TECHNO-VISION）

链接：https://www.adcis.net/en/third-party/messidor/
内容：Messidor原集1200张（TIFF格式，1440×960分辨率），含糖网分级与黄斑水肿风险；Messidor-2专注糖网，1748张。
获取方式：在ADCIS官网注册并同意使用条款后方可下载。

四、使用提醒

先确认许可范围：医学影像数据集大多仅限学术研究，禁止商用。各数据集的LICENSE或使用条款各不相同，使用前应回到官方链接确认清楚，不宜默认“能下载即可使用”。
避免使用CSDN、知乎等处的网盘链接：此类二次上传既无法保证真实有效，也可能违反原数据集“禁止再分发”的条款。建议优先获取官方正本，以确保版权合规。
数字以实际下载版本为准：上述张数为概数，请以实际下载到的版本为准。

五、现实情况：来源分散，规则多样

获取糖网数据的主要难点不在于“是否存在”，而在于其分散在Kaggle、IEEE DataPort、ADCIS、南开GitHub、Hugging Face、Zenodo等多个平台，各平台在来源、登录方式、商用许可、国内是否可直连等方面均不相同，逐一核对较为耗时。

如需统一梳理

数聚天成 DeepSData 可提供一次深度数据可得性检索：依据你的具体使用场景，将糖网眼底相关的分散来源统一核查，整理为一张清单，逐项标注关键信息——是否免费直下、是否需要注册、是否需要Kaggle账号、能否商用、国内是否有镜像、下载速度如何。最重要的是，给出一个客观判断：该数据集是否能够实际获取。哪些可匿名直下、哪些需要申请、哪些仅限学术、哪些在国内速度较慢并提供替代网盘，均如实标明。若未找到合适来源，也会如实说明，不作无依据的承诺。