patch_camelyon

• Описание :

Тест PatchCamelyon — это новый и сложный набор данных для классификации изображений. Он состоит из 327 680 цветных изображений (96 x 96 пикселей), полученных из гистопатологических сканирований срезов лимфатических узлов. Каждое изображение снабжено бинарной меткой, указывающей на наличие метастатической ткани. PCam обеспечивает новый эталон для моделей машинного обучения: больше, чем CIFAR10, меньше, чем Imagenet, и обучается на одном графическом процессоре.

• Дополнительная документация : Изучите статьи с кодом

• Домашняя страница : https://patchcamelyon.grand-challenge.org/

• Исходный код : tfds.datasets.patch_camelyon.Builder .

• Версии :

  • 2.0.0 (по умолчанию): новый API разделения ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Размер загрузки : 7.48 GiB

• Размер набора данных : 7.06 GiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'test'	32 768
'train'	262 144
'validation'	32 768

• Структура функции :

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

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
идентификатор	Текст		нить
изображение	Изображение	(96, 96, 3)	uint8
этикетка	Класслейбл		int64

• Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): ('image', 'label')

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@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}
}