Визуализация : Изучите в разделе «Знайте свои данные»
Описание :
Классификация текстур в гистологии колоректального рака. Каждый пример представляет собой изображение RGB размером 150 x 150 x 3 одного из 8 классов.
Домашняя страница : https://zenodo.org/record/53169#.XGZemKwzbmG .
Исходный код :
tfds.image_classification.ColorectalHistology.Версии :
-
2.0.0(по умолчанию): новый API разделения ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Размер загрузки :
246.14 MiBРазмер набора данных :
179.23 MiBАвтоматическое кэширование ( документация ): только если
shuffle_files=False(поезд)Расколы :
| Расколоть | Примеры |
|---|---|
'train' | 5000 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'filename': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(150, 150, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=8),
})
- Функциональная документация :
| Особенность | Сорт | Форма | Дтип | Описание |
|---|---|---|---|---|
| ВозможностиDict | ||||
| имя файла | Текст | нить | ||
| изображение | Изображение | (150, 150, 3) | uint8 | |
| этикетка | Класслейбл | int64 | Восемь классов: 0: «опухолевый эпителий», 1: «простая строма», 2: «сложная строма» (строма, содержащая отдельные опухолевые клетки и/или отдельные иммунные клетки), 3: «конгломераты иммунных клеток», 4: «обломки» и слизь», 5: «железы слизистой оболочки», 6: «жировая ткань» и 7: «фон». |
Контролируемые ключи (см. документ
as_supervised):('image', 'label')Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@article{kather2016multi,
title={Multi-class texture analysis in colorectal cancer histology},
author={Kather, Jakob Nikolas and Weis, Cleo-Aron and Bianconi, Francesco and Melchers, Susanne M and Schad, Lothar R and Gaiser, Timo and Marx, Alexander and Z{"o}llner, Frank Gerrit},
journal={Scientific reports},
volume={6},
pages={27988},
year={2016},
publisher={Nature Publishing Group}
}