- وصف :
يعد معيار PatchCamelyon عبارة عن مجموعة بيانات جديدة ومليئة بالتحديات لتصنيف الصور. ويتكون من 327.680 صورة ملونة (96 × 96 بكسل) مستخرجة من عمليات المسح النسيجي لأقسام العقدة الليمفاوية. تتم الإشارة إلى كل صورة بملصق ثنائي يشير إلى وجود الأنسجة النقيلية. يوفر PCam معيارًا جديدًا لنماذج التعلم الآلي: أكبر من CIFAR10، وأصغر من Imagenet، ويمكن تدريبه على وحدة معالجة رسومات واحدة.
وثائق إضافية : استكشف الأوراق ذات الكود
الصفحة الرئيسية : https://patchcamelyon.grand-challenge.org/
كود المصدر :
tfds.datasets.patch_camelyon.Builder
الإصدارات :
-
2.0.0
(افتراضي): واجهة برمجة تطبيقات مقسمة جديدة ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
حجم التحميل :
7.48 GiB
حجم مجموعة البيانات :
7.06 GiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا
الإنشقاقات :
ينقسم | أمثلة |
---|---|
'test' | 32,768 |
'train' | 262,144 |
'validation' | 32,768 |
- هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع D | وصف |
---|---|---|---|---|
المميزاتDict | ||||
بطاقة تعريف | نص | خيط | ||
صورة | صورة | (96، 96، 3) | uint8 | |
ملصق | ClassLabel | int64 |
المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع
as_supervised
doc ):('image', 'label')
الشكل ( tfds.show_examples ):
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
- الاقتباس :
@misc{b_s_veeling_j_linmans_j_winkens_t_cohen_2018_2546921,
author = {B. S. Veeling, J. Linmans, J. Winkens, T. Cohen, M. Welling},
title = {Rotation Equivariant CNNs for Digital Pathology},
month = sep,
year = 2018,
doi = {10.1007/978-3-030-00934-2_24},
url = {https://doi.org/10.1007/978-3-030-00934-2_24}
}