ccd

Descrição :

BCCD Dataset é um conjunto de dados de pequena escala para detecção de células sanguíneas.

Obrigado pelos dados originais e anotações de cosmicad e akshaylamba. O conjunto de dados original é reorganizado no formato VOC. O conjunto de dados BCCD está sob licença do MIT.

A preparação de dados é importante para usar o aprendizado de máquina. Neste projeto, o algoritmo Faster R-CNN de keras-frcnn para Detecção de Objetos é usado. A partir desse conjunto de dados, nicolaschen1 desenvolveu dois scripts Python para preparar dados (arquivo CSV e imagens) para reconhecimento de anormalidades em células sanguíneas em imagens médicas.

export.py: cria o arquivo "test.csv" com todos os dados necessários: filename, class_name, x1,y1,x2,y2. plot.py: plota as caixas para cada imagem e salva em um novo diretório.

Tipo de imagem: jpeg (JPEG) Largura x Altura: 640 x 480

Documentação Adicional : Explore em Papers With Code
Página inicial : https://github.com/Shenggan/BCCD_Dataset
Código -fonte: tfds.datasets.bccd.Builder
Versões :
- 1.0.0 (padrão): sem notas de versão.
Tamanho do download : 7.51 MiB
Tamanho do conjunto de dados : 7.34 MiB
Cache automático ( documentação ): Sim
Divisões :

Dividir	Exemplos
`'test'`	72
`'train'`	205
`'validation'`	87

Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'objects': Sequence({
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    }),
})

Documentação do recurso:

Característica	Classe	Forma	Tipo D
	RecursosDict
imagem	Imagem	(480, 640, 3)	uint8
imagem/nome do arquivo	Texto		corda
objetos	Seqüência
objetos/bbox	Recurso BBox	(4,)	float32
objetos/rótulo	ClassLabel		int64

Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None
Figura ( tfds.show_examples ):

Visualização

Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

Citação :

@ONLINE {BCCD_Dataset,
    author = "Shenggan",
    title  = "BCCD Dataset",
    year   = "2017",
    url    = "https://github.com/Shenggan/BCCD_Dataset"
}