- 説明:
BCCD データセットは、血球検出用の小規模なデータセットです。
cosmicad と akshaylamba からの元のデータと注釈に感謝します。元のデータセットは VOC 形式に再編成されます。 BCCD データセットは MIT ライセンスの下にあります。
機械学習を利用するには、データの準備が重要です。このプロジェクトでは、オブジェクト検出に keras-frcnn の Faster R-CNN アルゴリズムが使用されます。このデータセットから、nicolaschen1 は 2 つの Python スクリプトを開発し、医用画像上の血球の異常を認識するための準備データ (CSV ファイルと画像) を作成しました。
export.py: 必要なすべてのデータ (ファイル名、クラス名、x1、y1、x2、y2) を含むファイル「test.csv」を作成します。 plot.py: 各画像のボックスをプロットし、新しいディレクトリに保存します。
画像形式:jpeg(JPEG) 幅×高さ:640×480
追加のドキュメント:コード を使用したペーパーの探索
ソース コード:
tfds.datasets.bccd.Builder
バージョン:
-
1.0.0
(デフォルト): リリース ノートはありません。
-
ダウンロードサイズ:
7.51 MiB
データセットのサイズ:
7.34 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 72 |
'train' | 205 |
'validation' | 87 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
'objects': Sequence({
'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
}),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (480、640、3) | uint8 | |
画像/ファイル名 | 文章 | ストリング | ||
オブジェクト | 順序 | |||
オブジェクト/bbox | BBoxFeature | (4) | float32 | |
オブジェクト/ラベル | クラスラベル | int64 |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):None
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@ONLINE {BCCD_Dataset,
author = "Shenggan",
title = "BCCD Dataset",
year = "2017",
url = "https://github.com/Shenggan/BCCD_Dataset"
}