Visualización : Explore en Know Your Data
Descripción :
10 imágenes grandes de histología de cáncer colorrectal con textura de 5000 x 5000
Página de inicio : https://zenodo.org/record/53169#.XGZemKwzbmG
Código fuente :
tfds.image_classification.ColorectalHistologyLarge
Versiones :
-
2.0.0
(predeterminado): nueva API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Tamaño de la descarga :
707.65 MiB
Tamaño del conjunto de datos :
464.91 MiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No
Divisiones :
Separar | Ejemplos |
---|---|
'test' | 10 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'filename': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(5000, 5000, 3), dtype=uint8),
})
- Documentación de características :
Rasgo | Clase | Forma | Tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
CaracterísticasDict | ||||
Nombre del archivo | Texto | cuerda | ||
imagen | Imagen | (5000, 5000, 3) | uint8 |
Claves supervisadas (Ver
as_supervised
doc ):None
Figura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Cita :
@article{kather2016multi,
title={Multi-class texture analysis in colorectal cancer histology},
author={Kather, Jakob Nikolas and Weis, Cleo-Aron and Bianconi, Francesco and Melchers, Susanne M and Schad, Lothar R and Gaiser, Timo and Marx, Alexander and Z{"o}llner, Frank Gerrit},
journal={Scientific reports},
volume={6},
pages={27988},
year={2016},
publisher={Nature Publishing Group}
}