patch_camelyon

  • 설명 :

PatchCamelyon 벤치마크는 새롭고 도전적인 이미지 분류 데이터세트입니다. 이는 림프절 절편의 조직병리학적 스캔에서 추출된 327.680개의 컬러 이미지(96 x 96px)로 구성됩니다. 각 이미지에는 전이성 조직의 존재를 나타내는 이진 라벨이 붙어 있습니다. PCam은 기계 학습 모델에 대한 새로운 벤치마크를 제공합니다. CIFAR10보다 크고 Imagenet보다 작으며 단일 GPU에서 학습할 수 있습니다.

나뉘다
'test' 32,768
'train' 262,144
'validation' 32,768
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
ID 텍스트
영상 영상 (96, 96, 3) uint8
상표 클래스 라벨 정수64

심상

  • 인용 :
@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}
}