- وصف :
تحتوي مجموعة بيانات الملاريا على إجمالي 27,558 صورة خلوية مع حالات متساوية من الخلايا الطفيلية وغير المصابة من صور شريحة الدم الرقيقة للخلايا المجزأة.
وثائق إضافية : استكشاف الأوراق باستخدام الكود
الصفحة الرئيسية : https://lhncbc.nlm.nih.gov/publication/pub9932
كود المصدر :
tfds.datasets.malaria.Builder
الإصدارات :
-
1.0.0
(افتراضي): لا توجد ملاحظات الإصدار.
-
حجم التحميل :
337.08 MiB
حجم مجموعة البيانات :
317.62 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا
الإنشقاقات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'train' | 27,558 |
- هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع D | وصف |
---|---|---|---|---|
المميزاتDict | ||||
صورة | صورة | (لا شيء، لا شيء، 3) | uint8 | |
ملصق | ClassLabel | int64 |
المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع
as_supervised
doc ):('image', 'label')
الشكل ( tfds.show_examples ):
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
- الاقتباس :
@article{rajaraman2018pre,
title={Pre-trained convolutional neural networks as feature extractors toward
improved malaria parasite detection in thin blood smear images},
author={Rajaraman, Sivaramakrishnan and Antani, Sameer K and Poostchi, Mahdieh
and Silamut, Kamolrat and Hossain, Md A and Maude, Richard J and Jaeger,
Stefan and Thoma, George R},
journal={PeerJ},
volume={6},
pages={e4568},
year={2018},
publisher={PeerJ Inc.}
}