parche_camelyon

• Descripción :

El punto de referencia PatchCamelyon es un conjunto de datos de clasificación de imágenes nuevo y desafiante. Consta de 327.680 imágenes en color (96 x 96 px) extraídas de exploraciones histopatológicas de secciones de ganglios linfáticos. Cada imagen está marcada con una etiqueta binaria que indica la presencia de tejido metastásico. PCam proporciona un nuevo punto de referencia para los modelos de aprendizaje automático: más grande que CIFAR10, más pequeño que Imagenet y entrenable en una sola GPU.

• Documentación adicional : Explorar en artículos con código

• Página de inicio : https://patchcamelyon.grand-challenge.org/

• Código fuente : tfds.datasets.patch_camelyon.Builder

• Versiones :

  • 2.0.0 (predeterminado): Nueva API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Tamaño de descarga : 7.48 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 7.06 GiB

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No

• Divisiones :

Dividir	Ejemplos
'test'	32.768
'train'	262,144
'validation'	32.768

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})

• Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
identificación	Texto		cadena
imagen	Imagen	(96, 96, 3)	uint8
etiqueta	Etiqueta de clase		int64

• Claves supervisadas (Ver documento as_supervised ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citación :

@misc{b_s_veeling_j_linmans_j_winkens_t_cohen_2018_2546921,
  author       = {B. S. Veeling, J. Linmans, J. Winkens, T. Cohen, M. Welling},
  title        = {Rotation Equivariant CNNs for Digital Pathology},
  month        = sep,
  year         = 2018,
  doi          = {10.1007/978-3-030-00934-2_24},
  url          = {https://doi.org/10.1007/978-3-030-00934-2_24}
}