숨은 참조

  • 설명 :

BCCD 데이터 세트는 혈액 세포 검출을 위한 소규모 데이터 세트입니다.

cosmicad 및 akshaylamba의 원본 데이터 및 주석에 감사드립니다. 원본 데이터 세트는 VOC 형식으로 재구성됩니다. BCCD 데이터 세트는 MIT 라이선스에 따릅니다.

기계 학습을 사용하려면 데이터 준비가 중요합니다. 이 프로젝트에서는 객체 감지를 위해 keras-frcnn의 Faster R-CNN 알고리즘이 사용됩니다. 이 데이터 세트에서 nicolaschen1은 의료 이미지에서 혈액 세포의 이상을 인식하기 위한 준비 데이터(CSV 파일 및 이미지)를 만들기 위해 두 개의 Python 스크립트를 개발했습니다.

export.py: 필요한 모든 데이터(filename, class_name, x1,y1,x2,y2)가 포함된 "test.csv" 파일을 생성합니다. plot.py: 각 이미지에 대한 상자를 플롯하고 새 디렉토리에 저장합니다.

이미지 종류 : jpeg(JPEG) 가로 x 세로 : 640 x 480

나뉘다
'test' 72
'train' 205
'validation' 87
  • 기능 구조 :
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),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
영상 영상 (480, 640, 3) uint8
이미지/파일 이름 텍스트
사물 순서
개체/bbox BBox기능 (4,) float32
개체/레이블 클래스 레이블 int64

심상

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