Trực quan hóa : Khám phá khi biết dữ liệu của bạn
Mô tả :
Điểm chuẩn PatchCamelyon là bộ dữ liệu phân loại hình ảnh mới và đầy thách thức. Nó bao gồm 327.680 hình ảnh màu (96 x 96px) được trích xuất từ các lần quét mô bệnh học của các phần hạch bạch huyết. Mỗi hình ảnh được chú thích bằng nhãn nhị phân cho biết sự hiện diện của mô di căn. PCam cung cấp một điểm chuẩn mới cho các mô hình máy học: lớn hơn CIFAR10, nhỏ hơn Imagenet, có thể đào tạo trên một GPU.
Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ với mã
Trang chủ : https://patchcamelyon.grand-challenge.org/
Mã nguồn :
tfds.datasets.patch_camelyon.Builder
Phiên bản :
-
2.0.0
(mặc định): API phân tách mới ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Kích thước tải xuống :
7.48 GiB
Kích thước tập dữ liệu :
7.06 GiB
Tự động lưu vào bộ nhớ cache ( tài liệu ): Không
Chia tách :
Tách ra | ví dụ |
---|---|
'test' | 32,768 |
'train' | 262,144 |
'validation' | 32,768 |
- Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
- Tài liệu tính năng :
Tính năng | Lớp | Hình dạng | Dtype | Sự miêu tả |
---|---|---|---|---|
Tính năngDict | ||||
Tôi | Chữ | chuỗi | ||
hình ảnh | Hình ảnh | (96, 96, 3) | uint8 | |
nhãn mác | LớpNhãn | int64 |
Các khóa được giám sát (Xem
as_supervised
doc ):('image', 'label')
Hình ( tfds.show_examples ):
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
- trích dẫn :
@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}
}