Эта страница была переведа с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

patch_camelyon

  • Описание :

Тест PatchCamelyon - это новый и сложный набор данных для классификации изображений. Он состоит из 327,680 цветных изображений (96 x 96 пикселей), извлеченных из гистопатологических сканирований участков лимфатических узлов. Каждое изображение сопровождается двоичной меткой, указывающей на наличие метастатической ткани. PCam обеспечивает новый эталон для моделей машинного обучения: больше, чем CIFAR10, меньше, чем Imagenet, можно обучать на одном графическом процессоре.

Трещина Примеры
'test' 32 768
'train' 262 144
'validation' 32 768
  • Особенности :
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),
})
  • Контролируемые ключи (см. as_supervised ): ('image', 'label')

  • Цитата :

@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}
}

Визуализация