- Descripción :
El conjunto de datos sobre malaria contiene un total de 27.558 imágenes de células con casos iguales de células parasitadas y no infectadas a partir de imágenes de frotis de sangre fina de células segmentadas.
Documentación adicional : Explorar en artículos con código
Página de inicio : https://lhncbc.nlm.nih.gov/publication/pub9932
Código fuente :
tfds.datasets.malaria.Builder
Versiones :
-
1.0.0
(predeterminado): sin notas de la versión.
-
Tamaño de descarga :
337.08 MiB
Tamaño del conjunto de datos :
317.62 MiB
Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No
Divisiones :
Dividir | Ejemplos |
---|---|
'train' | 27.558 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
- Documentación de funciones :
Característica | Clase | Forma | tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
FuncionesDict | ||||
imagen | Imagen | (Ninguno, Ninguno, 3) | uint8 | |
etiqueta | Etiqueta de clase | int64 |
Claves supervisadas (Ver documento
as_supervised
):('image', 'label')
Figura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Citación :
@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.}
}