- Descriptif :
Un grand nombre d'images haute résolution de la rétine prises dans diverses conditions d'imagerie.
Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code
Page d' accueil : https://www.kaggle.com/c/diabetic-retinopathy-detection/data
Code source :
tfds.image_classification.DiabeticRetinopathyDetection
Versions :
-
3.0.0
(par défaut) : nouvelle API fractionnée ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Taille du téléchargement :
1.13 MiB
Instructions de téléchargement manuel : cet ensemble de données nécessite que vous téléchargiez manuellement les données sources dans
download_config.manual_dir
(par défaut~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
) :
Vous devez télécharger cet ensemble de données depuis Kaggle. https://www.kaggle.com/c/diabetic-retinopathy-detection/data Après le téléchargement, décompressez le fichier test.zip dans le répertoire test/ dans manual_dir et sample.zip dans sample/. Décompressez également sampleSubmissions.csv et trainLabels.csv.Mise en cache automatique ( documentation ): Non
Fractionnements :
Diviser | Exemples |
---|---|
'sample' | dix |
'test' | 42 670 |
'train' | 35 126 |
'validation' | 10 906 |
- Structure des fonctionnalités :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Documentation des fonctionnalités :
Caractéristique | Classer | Forme | Dtype | La description |
---|---|---|---|---|
FonctionnalitésDict | ||||
image | Image | (Aucun, Aucun, 3) | uint8 | |
étiquette | Étiquette de classe | int64 | ||
Nom | Texte | chaîne de caractères |
Clés supervisées (Voir
as_supervised
doc ):None
Citation :
@ONLINE {kaggle-diabetic-retinopathy,
author = "Kaggle and EyePacs",
title = "Kaggle Diabetic Retinopathy Detection",
month = "jul",
year = "2015",
url = "https://www.kaggle.com/c/diabetic-retinopathy-detection/data"
}
diabetic_retinopathy_detection/original (configuration par défaut)
Description de la configuration : Images à leur résolution et qualité d'origine.
Taille du jeu de données :
89.15 GiB
Figure ( tfds.show_examples ):
- Exemples ( tfds.as_dataframe ):
détection_rétinopathie_diabétique/1M
Description de la configuration : Les images ont environ 1 000 000 pixels, en qualité 72.
Taille du jeu de données :
3.96 GiB
Figure ( tfds.show_examples ):
- Exemples ( tfds.as_dataframe ):
détection_rétinopathie_diabétique/250K
Description de la configuration : Les images ont environ 250 000 pixels, en qualité 72.
Taille du jeu de données :
1.30 GiB
Figure ( tfds.show_examples ):
- Exemples ( tfds.as_dataframe ):
détection_de_la_rétinopathie_diabétique/btgraham-300
Description de la configuration : Les images ont été prétraitées comme l'a fait le gagnant du concours Kaggle en 2015 : d'abord elles sont redimensionnées pour que le rayon d'un globe oculaire soit de 300 pixels, puis elles sont recadrées à 90 % du rayon, et enfin elles sont encodées avec 72 Qualité JPEG.
Taille du jeu de données :
3.65 GiB
Figure ( tfds.show_examples ):
- Exemples ( tfds.as_dataframe ):