- Описание :
Набор данных MedMNIST по пневмонии
PneumoniaMNIST основан на предыдущем наборе данных из 5856 педиатрических рентгеновских изображений грудной клетки. Задача – бинарная классификация пневмонии по сравнению с нормальной. Исходный обучающий набор делится в соотношении 9:1 на обучающий и проверочный набор и использует его исходный проверочный набор в качестве тестового набора. Исходные изображения имеют оттенки серого, их размеры составляют (384–2916) × (127–2713). Изображения обрезаются по центру, размер окна равен длине короткого края, а размер изменяется до 1 × 28 × 28.
Домашняя страница : https://medmnist.com//
Исходный код :
tfds.datasets.pneumonia_mnist.BuilderВерсии :
-
1.0.0(по умолчанию): первоначальный выпуск.
-
Размер загрузки :
Unknown sizeРазмер набора данных :
3.66 MiBАвтокэширование ( документация ): Да
Расколы :
| Расколоть | Примеры |
|---|---|
'test' | 624 |
'train' | 4708 |
'val' | 524 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
- Функциональная документация :
| Особенность | Сорт | Форма | Дтип | Описание |
|---|---|---|---|---|
| ВозможностиDict | ||||
| изображение | Изображение | (28, 28, 1) | uint8 | |
| этикетка | Класслейбл | int64 |
Контролируемые ключи (см. документ
as_supervised):('image', 'label')Рисунок ( tfds.show_examples ):

- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@article{yang2023medmnist,
title={Medmnist v2-a large-scale lightweight benchmark for 2d and 3d biomedical image classification},
author={Yang, Jiancheng and Shi, Rui and Wei, Donglai and Liu, Zequan and Zhao, Lin and Ke, Bilian and Pfister, Hanspeter and Ni, Bingbing},
journal={Scientific Data},
volume={10},
number={1},
pages={41},
year={2023},
publisher={Nature Publishing Group UK London}
}