patch_camelyon

Тест PatchCamelyon — это новый сложный набор данных для классификации изображений. Он состоит из 327 680 цветных изображений (96 x 96 пикселей), извлеченных из гистопатологических сканов срезов лимфатических узлов. Каждое изображение снабжено бинарной меткой, указывающей на наличие метастатической ткани. PCam представляет собой новый эталон для моделей машинного обучения: больше, чем CIFAR10, меньше, чем Imagenet, с возможностью обучения на одном графическом процессоре.

Расколоть Примеры
'test' 32 768
'train' 262 144
'validation' 32 768
  • Структура функции :
FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
  • Документация по функциям :
Особенность Учебный класс Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
я бы Текст нить
изображение Изображение (96, 96, 3) uint8
этикетка Метка класса int64

Визуализация

  • Цитата :
@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}
}