Pomoc chronić Wielkiej Rafy Koralowej z TensorFlow na Kaggle Dołącz Wyzwanie

patch_camelyon

Benchmark PatchCamelyon to nowy i wymagający zestaw danych klasyfikacji obrazów. Składa się z 327 680 kolorowych obrazów (96 x 96 pikseli) wyekstrahowanych ze skanów histopatologicznych przekrojów węzłów chłonnych. Każdy obraz jest oznaczony etykietą binarną wskazującą na obecność tkanki przerzutowej. PCam zapewnia nowy punkt odniesienia dla modeli uczenia maszynowego: większy niż CIFAR10, mniejszy niż Imagenet, możliwy do nauczenia na jednym GPU.

Podział Przykłady
'test' 32 768
'train' 262,144
'validation' 32 768
  • Cechy:
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),
})

Wyobrażanie sobie

  • cytat:
@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}
}