patch_camelyon

Le benchmark PatchCamelyon est un nouveau jeu de données de classification d'images stimulant. Il se compose de 327,680 images couleur (96 x 96px) extraites d'analyses histopathologiques de sections de ganglions lymphatiques. Chaque image est annotée avec une étiquette binaire indiquant la présence de tissu métastatique. PCam fournit une nouvelle référence pour les modèles d'apprentissage automatique : plus grands que CIFAR10, plus petits qu'Imagenet, pouvant être entraînés sur un seul GPU.

Diviser Exemples
'test' 32 768
'train' 262 144
'validation' 32 768
  • Caractéristiques:
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),
})

Visualisation

  • citation:
@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}
}