- 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 GiBРазмер набора данных :
7.06 GiBАвтокэширование ( 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}
}