パッチ_カメリオン

ビジュアライゼーション: Know Your Data で探索する
説明:

PatchCamelyon ベンチマークは、新しく挑戦的な画像分類データセットです。リンパ節切片の組織病理学的スキャンから抽出された 327.680 枚のカラー画像 (96 x 96 ピクセル) で構成されています。各画像には、転移組織の存在を示すバイナリラベルが付けられています。 PCam は、機械学習モデルの新しいベンチマークを提供します。CIFAR10 よりも大きく、Imagenet よりも小さく、単一の GPU でトレーニング可能です。

追加のドキュメント:コードを使用したペーパーの探索
ホームページ: https://patchcamelyon.grand-challenge.org/
ソースコード: tfds.datasets.patch_camelyon.Builder
バージョン:
- 2.0.0 (デフォルト): 新しい分割 API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
ダウンロードサイズ: 7.48 GiB
データセットサイズ: 7.06 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:

スプリット	例
`'test'`	32,768
`'train'`	262,144
`'validation'`	32,768

機能構造:

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

機能のドキュメント:

特徴	クラス	形	Dtype
	特徴辞書
ID	文章		ストリング
画像	画像	(96, 96, 3)	uint8
ラベル	クラスラベル		int64

監視されたキー( as_supervised docを参照): ('image', 'label')
図( tfds.show_examples ):

視覚化

例( tfds.as_dataframe ):

引用：

@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}
}