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बीसीसीडी

  • विवरण:

BCCD डेटासेट रक्त कोशिकाओं का पता लगाने के लिए एक छोटे पैमाने का डेटासेट है।

cosmicad और akshayamba से मूल डेटा और टिप्पणियों का धन्यवाद। मूल डेटासेट को VOC प्रारूप में पुन: व्यवस्थित किया जाता है। बीसीसीडी डेटासेट एमआईटी लाइसेंस के तहत है।

मशीन लर्निंग का उपयोग करने के लिए डेटा तैयार करना महत्वपूर्ण है। इस प्रोजेक्ट में, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए keras-frcnn से फास्टर आर-सीएनएन एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। इस डेटासेट से, nicolaschen1 ने मेडिकल इमेज पर रक्त कोशिकाओं में असामान्यताओं की पहचान के लिए तैयारी डेटा (CSV फ़ाइल और चित्र) बनाने के लिए दो पायथन स्क्रिप्ट विकसित की।

Export.py: यह आवश्यक सभी डेटा के साथ "test.csv" फ़ाइल बनाता है: फ़ाइल नाम, class_name, x1,y1,x2,y2। प्लॉट.py: यह प्रत्येक छवि के लिए बॉक्स प्लॉट करता है और इसे एक नई निर्देशिका में सहेजता है।

छवि प्रकार: जेपीईजी (जेपीईजी) चौड़ाई x ऊँचाई: 640 x 480

  • होमपेज: https://github.com/Shenggan/BCCD_Dataset

  • स्रोत कोड: tfds.image.bccd.BCCD

  • संस्करण:

    • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): नहीं रिलीज नोट्स।
  • डाउनलोड का आकार: Unknown size

  • डेटासेट का आकार: Unknown size

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): अज्ञात

  • विभाजन:

विभाजित करें उदाहरण
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=tf.uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'objects': Sequence({
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=tf.float32),
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=3),
    }),
})
@ONLINE {BCCD_Dataset,
    author = "Shenggan",
    title  = "BCCD Dataset",
    year   = "2017",
    url    = "https://github.com/Shenggan/BCCD_Dataset"
}