patch_camelyon

PatchCamelyonベンチマークは、新しくてやりがいのある画像分類データセットです。これは、リンパ節切片の組織病理学的スキャンから抽出された327.680色の画像(96 x 96px)で構成されています。各画像には、転移組織の存在を示すバイナリラベルが付けられています。 PCamは、機械学習モデルの新しいベンチマークを提供します。CIFAR10より大きく、Imagenetより小さく、単一のGPUでトレーニング可能です。

スプリット
'test' 32,768
'train' 262,144
'validation' 32,768
  • 特長
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),
})

視覚化

  • 引用
@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}
}