detección_de_retinopatía_diabética

Advertencia: Se requiere descarga manual. Consulte las instrucciones a continuación.

• Descripción :

Un gran conjunto de imágenes de retina de alta resolución tomadas en una variedad de condiciones de imagen.

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code

• Página de inicio: https://www.kaggle.com/c/diabetic-retinopathy-detection/data

• Código fuente : tfds.image_classification.DiabeticRetinopathyDetection

• Versiones :

  • 3.0.0 (predeterminado): nueva API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Tamaño de la descarga : 1.13 MiB

• Instrucciones de descarga manual : este conjunto de datos requiere que descargue los datos de origen manualmente en download_config.manual_dir (el valor predeterminado es ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  Tienes que descargar este conjunto de datos de Kaggle. https://www.kaggle.com/c/diabetic-retinopathy-detection/data Después de la descarga, descomprima el archivo test.zip en el directorio test/ en manual_dir y sample.zip en sample/. Descomprima también sampleSubmissions.csv y trainLabels.csv.

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Divisiones :

Separar	Ejemplos
'sample'	10
'test'	42,670
'train'	35,126
'validation'	10,906

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
    'name': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Documentación de características :

Rasgo	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
imagen	Imagen	(Ninguno, Ninguno, 3)	uint8
etiqueta	Etiqueta de clase		int64
nombre	Texto		cuerda

• Claves supervisadas (Ver as_supervised doc ): None

• Cita :

@ONLINE {kaggle-diabetic-retinopathy,
    author = "Kaggle and EyePacs",
    title  = "Kaggle Diabetic Retinopathy Detection",
    month  = "jul",
    year   = "2015",
    url    = "https://www.kaggle.com/c/diabetic-retinopathy-detection/data"
}

diabetic_retinopathy_detection/original (configuración predeterminada)

• Descripción de la configuración : imágenes en su resolución y calidad originales.

• Tamaño del conjunto de datos : 89.15 GiB

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

diabetic_retinopathy_detection/1M

• Descripción de la configuración : las imágenes tienen aproximadamente 1 000 000 de píxeles, con una calidad de 72.

• Tamaño del conjunto de datos : 3.96 GiB

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

diabetic_retinopathy_detection/250K

• Descripción de la configuración : las imágenes tienen aproximadamente 250 000 píxeles, con una calidad de 72.

• Tamaño del conjunto de datos : 1.30 GiB

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

diabetic_retinopathy_detection/btgraham-300

• Descripción de la configuración : las imágenes han sido preprocesadas como lo hizo el ganador de la competencia Kaggle en 2015: primero se les cambia el tamaño para que el radio de un globo ocular sea de 300 píxeles, luego se recortan al 90 % del radio y finalmente se codifican con 72 calidad JPEG.

• Tamaño del conjunto de datos : 3.65 GiB

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):