- Tanım :
Sıtma veri seti, bölümlere ayrılmış hücrelerin ince kan yayma slayt görüntülerinden eşit miktarda parazitlenmiş ve enfekte olmamış hücre örneklerine sahip toplam 27.558 hücre görüntüsü içerir.
Ana sayfa : https://lhncbc.nlm.nih.gov/publication/pub9932
Kaynak kodu :
tfds.datasets.malaria.Builder
Sürümler :
-
1.0.0
(varsayılan): Sürüm notu yok.
-
İndirme boyutu :
337.08 MiB
Veri kümesi boyutu :
317.62 MiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 27.558 |
- Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
görüntü | Resim | (Yok, Yok, 3) | uint8 | |
etiket | SınıfEtiketi | int64 |
Denetlenen anahtarlar (
as_supervised
belgesine bakın):('image', 'label')
Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
- Alıntı :
@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.}
}