बीसीसीडी

• विवरण :

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

Cosmicad और akshaylamba के मूल डेटा और एनोटेशन के लिए धन्यवाद। मूल डेटासेट को वीओसी प्रारूप में फिर से व्यवस्थित किया गया है। बीसीसीडी डाटासेट 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 तेज़ R-CNN एल्गोरिथम का उपयोग किया गया है। इस डेटासेट से, nicolaschen1 ने चिकित्सा छवियों पर रक्त कोशिकाओं में असामान्यताओं की पहचान के लिए तैयारी डेटा (CSV फ़ाइल और छवियां) बनाने के लिए दो पायथन स्क्रिप्ट विकसित कीं।

Export.py: यह आवश्यक सभी डेटा के साथ "test.csv" फ़ाइल बनाता है: फ़ाइल नाम, class_name, X1, y1, x2, y2। plot.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

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

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

• स्रोत कोड : tfds.datasets.bccd.Builder

• संस्करण :

  • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।

• डाउनलोड आकार : 7.51 MiB

• डेटासेट का आकार : 7.34 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'objects': Sequence({
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    }),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@ONLINE {BCCD_Dataset,
    author = "Shenggan",
    title  = "BCCD Dataset",
    year   = "2017",
    url    = "https://github.com/Shenggan/BCCD_Dataset"
}