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patch_camelyon

O benchmark PatchCamelyon é um novo e desafiador conjunto de dados de classificação de imagens. Consiste em 327.680 imagens coloridas (96 x 96px) extraídas de exames histopatológicos de seções de linfonodos. Cada imagem é anotada com um rótulo binário indicando a presença de tecido metastático. PCam oferece um novo benchmark para modelos de aprendizado de máquina: maior que CIFAR10, menor que Imagenet, treinável em uma única GPU.

Dividir Exemplos
'test' 32.768
'train' 262.144
'validation' 32.768
  • Características:
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),
})

Visualização

  • citação:
@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}
}