bccd

• বর্ণনা :

BCCD ডেটাসেট হল রক্তের কোষ সনাক্তকরণের জন্য একটি ছোট আকারের ডেটাসেট।

কসমিক্যাড এবং অক্ষয়লাম্বা থেকে মূল ডেটা এবং টীকাকে ধন্যবাদ। মূল ডেটাসেট VOC ফর্ম্যাটে পুনরায় সংগঠিত হয়। BCCD ডেটাসেট MIT লাইসেন্সের অধীনে।

মেশিন লার্নিং ব্যবহার করার জন্য ডেটা প্রস্তুতি গুরুত্বপূর্ণ। এই প্রকল্পে, অবজেক্ট ডিটেকশনের জন্য keras-frcnn থেকে দ্রুত R-CNN অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়েছে। এই ডেটাসেট থেকে, nicolaschen1 মেডিকেল ইমেজে রক্তের কোষে অস্বাভাবিকতার স্বীকৃতির জন্য প্রস্তুতির ডেটা (CSV ফাইল এবং ছবি) তৈরি করতে দুটি পাইথন স্ক্রিপ্ট তৈরি করেছে।

export.py: এটি প্রয়োজনীয় সমস্ত ডেটা সহ "test.csv" ফাইল তৈরি করে: ফাইলের নাম, class_name, x1,y1,x2,y2। plot.py: এটি প্রতিটি ছবির জন্য বাক্সগুলি প্লট করে এবং একটি নতুন ডিরেক্টরিতে সংরক্ষণ করে।

ছবির ধরন: jpeg(JPEG) প্রস্থ x উচ্চতা : 640 x 480

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : north_east কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

• হোমপেজ : https://github.com/Shenggan/BCCD_Dataset

• সোর্স কোড : tfds.datasets.bccd.Builder

• সংস্করণ :

  • 1.0.0 (ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই।

• ডাউনলোড সাইজ : 7.51 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 7.34 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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),
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

@ONLINE {BCCD_Dataset,
    author = "Shenggan",
    title  = "BCCD Dataset",
    year   = "2017",
    url    = "https://github.com/Shenggan/BCCD_Dataset"
}