détection_de_la_rétinopathie_diabétique

Avertissement : téléchargement manuel requis. Voir les instructions ci-dessous.

• Descriptif :

Un grand nombre d'images haute résolution de la rétine prises dans diverses conditions d'imagerie.

• Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code

• Page d' accueil : https://www.kaggle.com/c/diabetic-retinopathy-detection/data

• Code source : tfds.image_classification.DiabeticRetinopathyDetection

• Versions :

  • 3.0.0 (par défaut) : nouvelle API fractionnée ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Taille du téléchargement : 1.13 MiB

• Instructions de téléchargement manuel : cet ensemble de données nécessite que vous téléchargiez manuellement les données sources dans download_config.manual_dir (par défaut ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ) :
  Vous devez télécharger cet ensemble de données depuis Kaggle. https://www.kaggle.com/c/diabetic-retinopathy-detection/data Après le téléchargement, décompressez le fichier test.zip dans le répertoire test/ dans manual_dir et sample.zip dans sample/. Décompressez également sampleSubmissions.csv et trainLabels.csv.

• Mise en cache automatique ( documentation ): Non

• Fractionnements :

Diviser	Exemples
'sample'	dix
'test'	42 670
'train'	35 126
'validation'	10 906

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

Caractéristique	Classer	Forme	Dtype	La description
	FonctionnalitésDict
image	Image	(Aucun, Aucun, 3)	uint8
étiquette	Étiquette de classe		int64
Nom	Texte		chaîne de caractères

• Clés supervisées (Voir as_supervised doc ): None

• Citation :

@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 (configuration par défaut)

• Description de la configuration : Images à leur résolution et qualité d'origine.

• Taille du jeu de données : 89.15 GiB

• Figure ( tfds.show_examples ):

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

détection_rétinopathie_diabétique/1M

• Description de la configuration : Les images ont environ 1 000 000 pixels, en qualité 72.

• Taille du jeu de données : 3.96 GiB

• Figure ( tfds.show_examples ):

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

détection_rétinopathie_diabétique/250K

• Description de la configuration : Les images ont environ 250 000 pixels, en qualité 72.

• Taille du jeu de données : 1.30 GiB

• Figure ( tfds.show_examples ):

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

détection_de_la_rétinopathie_diabétique/btgraham-300

• Description de la configuration : Les images ont été prétraitées comme l'a fait le gagnant du concours Kaggle en 2015 : d'abord elles sont redimensionnées pour que le rayon d'un globe oculaire soit de 300 pixels, puis elles sont recadrées à 90 % du rayon, et enfin elles sont encodées avec 72 Qualité JPEG.

• Taille du jeu de données : 3.65 GiB

• Figure ( tfds.show_examples ):

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):