- Descripción :
Un gran conjunto de imágenes de retina de alta resolución tomadas en una variedad de condiciones de imagen.
Documentación adicional : Explore en Papers With Code
Página de inicio: https://www.kaggle.com/c/diabetic-retinopathy-detection/data
Código fuente :
tfds.image_classification.DiabeticRetinopathyDetection
Versiones :
-
3.0.0
(predeterminado): nueva API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Tamaño de la descarga :
1.13 MiB
Instrucciones de descarga manual : este conjunto de datos requiere que descargue los datos de origen manualmente en
download_config.manual_dir
(el valor predeterminado es~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
):
Tienes que descargar este conjunto de datos de Kaggle. https://www.kaggle.com/c/diabetic-retinopathy-detection/data Después de la descarga, descomprima el archivo test.zip en el directorio test/ en manual_dir y sample.zip en sample/. Descomprima también sampleSubmissions.csv y trainLabels.csv.Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No
Divisiones :
Separar | Ejemplos |
---|---|
'sample' | 10 |
'test' | 42,670 |
'train' | 35,126 |
'validation' | 10,906 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
'name': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Documentación de características :
Rasgo | Clase | Forma | Tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
CaracterísticasDict | ||||
imagen | Imagen | (Ninguno, Ninguno, 3) | uint8 | |
etiqueta | Etiqueta de clase | int64 | ||
nombre | Texto | cuerda |
Claves supervisadas (Ver
as_supervised
doc ):None
Cita :
@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 (configuración predeterminada)
Descripción de la configuración : imágenes en su resolución y calidad originales.
Tamaño del conjunto de datos :
89.15 GiB
Figura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
diabetic_retinopathy_detection/1M
Descripción de la configuración : las imágenes tienen aproximadamente 1 000 000 de píxeles, con una calidad de 72.
Tamaño del conjunto de datos :
3.96 GiB
Figura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
diabetic_retinopathy_detection/250K
Descripción de la configuración : las imágenes tienen aproximadamente 250 000 píxeles, con una calidad de 72.
Tamaño del conjunto de datos :
1.30 GiB
Figura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
diabetic_retinopathy_detection/btgraham-300
Descripción de la configuración : las imágenes han sido preprocesadas como lo hizo el ganador de la competencia Kaggle en 2015: primero se les cambia el tamaño para que el radio de un globo ocular sea de 300 píxeles, luego se recortan al 90 % del radio y finalmente se codifican con 72 calidad JPEG.
Tamaño del conjunto de datos :
3.65 GiB
Figura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):