patch_camelyon

• Визуализация: Исследовать в Know Ваши данные north_east

• Описание:

Тест PatchCamelyon - это новый и сложный набор данных для классификации изображений. Он состоит из 327,680 цветных изображений (96 x 96 пикселей), извлеченных из гистопатологических сканирований участков лимфатических узлов. Каждое изображение помечено двоичной меткой, указывающей на наличие метастатической ткани. PCam представляет собой новый эталон для моделей машинного обучения: больше, чем CIFAR10, меньше, чем Imagenet, можно обучать на одном графическом процессоре.

• Домашняя страница: https://patchcamelyon.grand-challenge.org/

• Исходный код: tfds.image_classification.PatchCamelyon

• Версии:

  • 2.0.0 ( по умолчанию): Новый раскол API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Скачать Размер: 7.48 GiB

• Dataset размер: Unknown size

• Авто-кэшируются ( документация ): Unknown

• расколы:

• Особенности:

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),
})

• Контролируемые ключи (см as_supervised документ ): ('image', 'label')

• Фигура ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Образец цитирования:

@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}
}