bccd
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BCCD データセットは、血球検出用の小規模なデータセットです。
cosmicad と akshaylamba からの元のデータと注釈に感謝します。元のデータセットは VOC 形式に再編成されます。 BCCD データセットは MIT ライセンスの下にあります。
機械学習を利用するには、データの準備が重要です。このプロジェクトでは、オブジェクト検出に keras-frcnn の Faster R-CNN アルゴリズムが使用されます。このデータセットから、nicolaschen1 は 2 つの Python スクリプトを開発し、医用画像上の血球の異常を認識するための準備データ (CSV ファイルと画像) を作成しました。
export.py: 必要なすべてのデータ (ファイル名、クラス名、x1、y1、x2、y2) を含むファイル「test.csv」を作成します。 plot.py: 各画像のボックスをプロットし、新しいディレクトリに保存します。
画像形式:jpeg(JPEG) 幅×高さ:640×480
スプリット | 例 |
---|
'test' | 72 |
'train' | 205 |
'validation' | 87 |
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),
}),
})
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|
| 特徴辞書 | | | |
画像 | 画像 | (480、640、3) | uint8 | |
画像/ファイル名 | 文章 | | ストリング | |
オブジェクト | 順序 | | | |
オブジェクト/bbox | BBoxFeature | (4) | float32 | |
オブジェクト/ラベル | クラスラベル | | int64 | |

@ONLINE {BCCD_Dataset,
author = "Shenggan",
title = "BCCD Dataset",
year = "2017",
url = "https://github.com/Shenggan/BCCD_Dataset"
}
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最終更新日 2022-12-06 UTC。
[null,null,["最終更新日 2022-12-06 UTC。"],[],[],null,["# bccd\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **Description**:\n\nBCCD Dataset is a small-scale dataset for blood cells detection.\n\nThanks the original data and annotations from cosmicad and akshaylamba. The\noriginal dataset is re-organized into VOC format. BCCD Dataset is under MIT\nlicence.\n\nData preparation is important to use machine learning. In this project, the\nFaster R-CNN algorithm from keras-frcnn for Object Detection is used. From this\ndataset, nicolaschen1 developed two Python scripts to make preparation data (CSV\nfile and images) for recognition of abnormalities in blood cells on medical\nimages.\n\nexport.py: it creates the file \"test.csv\" with all data needed: filename,\nclass_name, x1,y1,x2,y2. plot.py: it plots the boxes for each image and save it\nin a new directory.\n\nImage Type : jpeg(JPEG) Width x Height : 640 x 480\n\n- **Additional Documentation** :\n [Explore on Papers With Code\n north_east](https://paperswithcode.com/dataset/bccd)\n\n- **Homepage** :\n \u003chttps://github.com/Shenggan/BCCD_Dataset\u003e\n\n- **Source code** :\n [`tfds.datasets.bccd.Builder`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/datasets/bccd/bccd_dataset_builder.py)\n\n- **Versions**:\n\n - **`1.0.0`** (default): No release notes.\n- **Download size** : `7.51 MiB`\n\n- **Dataset size** : `7.34 MiB`\n\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n Yes\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|----------------|----------|\n| `'test'` | 72 |\n| `'train'` | 205 |\n| `'validation'` | 87 |\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),\n 'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),\n 'objects': Sequence({\n 'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),\n 'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),\n }),\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|----------------|--------------|---------------|---------|-------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| image | Image | (480, 640, 3) | uint8 | |\n| image/filename | Text | | string | |\n| objects | Sequence | | | |\n| objects/bbox | BBoxFeature | (4,) | float32 | |\n| objects/label | ClassLabel | | int64 | |\n\n- **Supervised keys** (See\n [`as_supervised` doc](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load#args)):\n `None`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\n- **Citation**:\n\n @ONLINE {BCCD_Dataset,\n author = \"Shenggan\",\n title = \"BCCD Dataset\",\n year = \"2017\",\n url = \"https://github.com/Shenggan/BCCD_Dataset\"\n }"]]