- 説明：
PatchCamelyon ベンチマークは、新しくて挑戦的な画像分類データセットです。これは、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 96px) 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 ラベルが付けられます。 PCam は、CIFAR10 より大きく、Imagenet より小さく、単一の GPU でトレーニング可能な機械学習モデルの新しいベンチマークを提供します。
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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データセットのサイズ:
7.06 GiB自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
分割:
| スプリット | 例 |
|---|---|
'test' | 32,768 |
'train' | 262,144 |
'validation' | 32,768 |
- 機能の構造:
FeaturesDict({
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
- 機能ドキュメント:
| 特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| 特徴辞書 | ||||
| ID | 文章 | 弦 | ||
| 画像 | 画像 | (96、96、3) | uint8 | |
| ラベル | クラスラベル | int64 |
監視キー(
as_superviseddoc を参照):('image', 'label')図( tfds.show_examples ):
- 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}
}