patch_camelyon

• Visualización: Explora en desconoce sus datos north_east

• Descripción:

El punto de referencia PatchCamelyon es un nuevo y desafiante conjunto de datos de clasificación de imágenes. Consta de 327.680 imágenes en color (96 x 96 px) extraídas de exploraciones histopatológicas de secciones de ganglios linfáticos. Cada imagen está anotada con una etiqueta binaria que indica la presencia de tejido metastásico. PCam proporciona un nuevo punto de referencia para los modelos de aprendizaje automático: más grande que CIFAR10, más pequeño que Imagenet, que se puede entrenar en una sola GPU.

• Inicio: https://patchcamelyon.grand-challenge.org/

• El código fuente: tfds.image_classification.PatchCamelyon

• versiones:

  • 2.0.0 (por defecto): Nueva API de división ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Tamaño del paquete: 7.48 GiB

• Tamaño de conjunto de datos: Unknown size

• Auto-caché ( documentación ): Desconocido

• Fraccionamientos:

• características:

FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
})

• Claves supervisadas (Ver as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita:

@misc{b_s_veeling_j_linmans_j_winkens_t_cohen_2018_2546921,
  author       = {B. S. Veeling, J. Linmans, J. Winkens, T. Cohen, M. Welling},
  title        = {Rotation Equivariant CNNs for Digital Pathology},
  month        = sep,
  year         = 2018,
  doi          = {10.1007/978-3-030-00934-2_24},
  url          = {https://doi.org/10.1007/978-3-030-00934-2_24}
}