Pomoc chronić Wielkiej Rafy Koralowej z TensorFlow na Kaggle Dołącz Wyzwanie

diabetic_retinopatia_detekcja

  • opis:

Duży zestaw obrazów siatkówki o wysokiej rozdzielczości wykonanych w różnych warunkach obrazowania.

Podział Przykłady
'sample' 10
'test' 42 670
'train' 35,126
'validation' 10 906
  • Cechy:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=5),
    'name': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
@ONLINE {kaggle-diabetic-retinopathy,
    author = "Kaggle and EyePacs",
    title  = "Kaggle Diabetic Retinopathy Detection",
    month  = "jul",
    year   = "2015",
    url    = "https://www.kaggle.com/c/diabetic-retinopathy-detection/data"
}

diabetic_retinopatia_detection/original (konfiguracja domyślna)

  • Opis config: obrazy w ich oryginalnej rozdzielczości i jakości.

  • Rysunek ( tfds.show_examples ):

Wyobrażanie sobie

diabetic_retinopatia_detection/1M

  • Config opis: obrazy mają około 1 milion pikseli, przy 72 jakości.

  • Rysunek ( tfds.show_examples ):

Wyobrażanie sobie

diabetic_retinopatia_detection/250K

  • Config opis: obrazy mają około 250.000 pikseli, przy 72 jakości.

  • Rysunek ( tfds.show_examples ):

Wyobrażanie sobie

diabetic_retinopatia_detection/btgraham-300

  • Opis config: Obrazy zostały wstępnie jako zwycięzca konkursu Kaggle było w 2015 roku: najpierw są przeskalowane tak, że promień gałki ocznej wynosi 300 pikseli, a następnie są one przycięte do 90% promienia, a na końcu są one zakodowane 72 Jakość JPEG.

  • Rysunek ( tfds.show_examples ):

Wyobrażanie sobie