bccd

• Descripción :

BCCD Dataset es un conjunto de datos a pequeña escala para la detección de células sanguíneas.

Gracias por los datos originales y las anotaciones de cosmicad y akshaylamba. El conjunto de datos original se reorganiza en formato VOC. BCCD Dataset está bajo licencia MIT.

La preparación de datos es importante para utilizar el aprendizaje automático. En este proyecto se utiliza el algoritmo Faster R-CNN de keras-frcnn para la detección de objetos. A partir de este conjunto de datos, nicolaschen1 desarrolló dos secuencias de comandos de Python para preparar datos (archivo CSV e imágenes) para el reconocimiento de anomalías en las células sanguíneas en imágenes médicas.

export.py: crea el archivo "test.csv" con todos los datos necesarios: nombre de archivo, class_name, x1,y1,x2,y2. plot.py: traza las casillas de cada imagen y las guarda en un nuevo directorio.

Tipo de imagen: jpeg (JPEG) Ancho x Alto: 640 x 480

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code north_east

• Página de inicio: https://github.com/Shenggan/BCCD_Dataset

• Código fuente : tfds.datasets.bccd.Builder

• Versiones :

  • 1.0.0 (predeterminado): Sin notas de la versión.

• Tamaño de la descarga : 7.51 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 7.34 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

• Divisiones :

• Estructura de características :

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),
    }),
})

• Documentación de características :

• Claves supervisadas (Ver as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

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