- Deskripsi :
Tolok ukur PatchCamelyon adalah kumpulan data klasifikasi gambar baru dan menantang. Ini terdiri dari 327.680 gambar berwarna (96 x 96px) yang diekstraksi dari pemindaian histopatologi bagian kelenjar getah bening. Setiap gambar diberi label biner yang menunjukkan adanya jaringan metastasis. PCam memberikan tolok ukur baru untuk model pembelajaran mesin: lebih besar dari CIFAR10, lebih kecil dari Imagenet, dapat dilatih pada satu GPU.
Situs web : https://patchcamelyon.grand-challenge.org/
Kode sumber :
tfds.image_classification.PatchCamelyon
Versi :
-
2.0.0
(default): API split baru ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Ukuran unduhan :
7.48 GiB
Ukuran kumpulan data :
Unknown size
Cache otomatis ( dokumentasi ): Tidak diketahui
Split :
Membagi | Contoh |
---|---|
'test' | 32.768 |
'train' | 262.144 |
'validation' | 32.768 |
- Fitur :
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),
})
Kunci yang diawasi (Lihat
as_supervised
doc ):('image', 'label')
Kutipan :
@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}
}
- Gambar ( tfds.show_examples ):
- Contoh ( tfds.as_dataframe ):