- Описание :
BCCD Dataset — это небольшой набор данных для обнаружения клеток крови.
Спасибо за исходные данные и аннотации от cosmicad и akshaylamba. Исходный набор данных реорганизован в формат VOC. Набор данных BCCD находится под лицензией MIT.
Подготовка данных важна для использования машинного обучения. В этом проекте используется алгоритм Faster R-CNN от keras-frcnn для обнаружения объектов. На основе этого набора данных nicolaschen1 разработал два скрипта Python для подготовки данных (CSV-файл и изображения) для распознавания аномалий клеток крови на медицинских изображениях.
export.py: он создает файл "test.csv" со всеми необходимыми данными: имя файла, имя_класса, x1,y1,x2,y2. plot.py: он рисует прямоугольники для каждого изображения и сохраняет их в новом каталоге.
Тип изображения: jpeg (JPEG) Ширина x Высота: 640 x 480
Дополнительная документация : изучить документы с кодом
Домашняя страница : https://github.com/Shenggan/BCCD_Dataset
Исходный код :
tfds.datasets.bccd.Builder
Версии :
-
1.0.0
(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
-
Размер загрузки :
7.51 MiB
Размер набора данных :
7.34 MiB
.Автоматическое кэширование ( документация ): Да
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 72 |
'train' | 205 |
'validation' | 87 |
- Структура функции :
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),
}),
})
- Документация по функциям :
Особенность | Учебный класс | Форма | Dтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ОсобенностиDict | ||||
изображение | Изображение | (480, 640, 3) | uint8 | |
изображение/имя файла | Текст | нить | ||
объекты | Последовательность | |||
объекты/bbox | BBoxFeature | (4,) | поплавок32 | |
объекты/метка | Метка класса | int64 |
Ключи под наблюдением (см . документ
as_supervised
):None
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@ONLINE {BCCD_Dataset,
author = "Shenggan",
title = "BCCD Dataset",
year = "2017",
url = "https://github.com/Shenggan/BCCD_Dataset"
}