parche_camelyon

• Visualización : Explore en Know Your Data north_east

• Descripción :

El benchmark PatchCamelyon es un nuevo y desafiante conjunto de datos de clasificación de imágenes. Consta de 327.680 imágenes en color (96 x 96 px) extraídas de escaneos histopatológicos de secciones de ganglios linfáticos. Cada imagen se anota con una etiqueta binaria que indica la presencia de tejido metastásico. PCam proporciona un nuevo punto de referencia para los modelos de aprendizaje automático: más grande que CIFAR10, más pequeño que Imagenet, entrenable en una sola GPU.

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code north_east

• Página de inicio: https://patchcamelyon.grand-challenge.org/

• Código fuente : tfds.datasets.patch_camelyon.Builder

• Versiones :

  • 2.0.0 (predeterminado): nueva API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Tamaño de descarga : 7.48 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 7.06 GiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Divisiones :

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})

• Documentación de características :

• Claves supervisadas (Ver as_supervised ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@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}
}