Pomoc chronić Wielkiej Rafy Koralowej z TensorFlow na Kaggle Dołącz Wyzwanie

bccd

  • opis:

BCCD Dataset to zestaw danych na małą skalę do wykrywania komórek krwi.

Dzięki oryginalnym danym i adnotacjom z cosmicad i akshaylamba. Oryginalny zbiór danych jest przeorganizowany do formatu VOC. BCCD Dataset jest na licencji MIT.

Przygotowanie danych jest ważne, aby korzystać z uczenia maszynowego. W tym projekcie wykorzystywany jest algorytm Faster R-CNN firmy keras-frcnn do wykrywania obiektów. Na podstawie tego zestawu danych nicolaschen1 opracował dwa skrypty Pythona do przygotowania danych (plik CSV i obrazy) do rozpoznawania nieprawidłowości w komórkach krwi na obrazach medycznych.

export.py: tworzy plik "test.csv" ze wszystkimi potrzebnymi danymi: nazwa pliku, nazwa_klasy, x1,y1,x2,y2. plot.py: wykreśla pola dla każdego obrazu i zapisuje go w nowym katalogu.

Typ obrazu : jpeg (JPEG) Szerokość x Wysokość : 640 x 480

Rozdzielać Przykłady
  • Cechy:
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"
}