patch_camelyon

• Descrizione :

Il benchmark PatchCamelyon è un nuovo e impegnativo set di dati per la classificazione delle immagini. Si compone di 327.680 immagini a colori (96 x 96px) estratte da scansioni istopatologiche di sezioni linfonodali. Ogni immagine è annotata con un'etichetta binaria che indica la presenza di tessuto metastatico. PCam fornisce un nuovo punto di riferimento per i modelli di machine learning: più grande di CIFAR10, più piccolo di Imagenet, addestrabile su una singola GPU.

• Documentazione aggiuntiva : esplora documenti con codice north_east

• Pagina iniziale : https://patchcamelyon.grand-challenge.org/

• Codice sorgente : tfds.datasets.patch_camelyon.Builder

• Versioni :

  • 2.0.0 (impostazione predefinita): nuova API divisa ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Dimensione download : 7.48 GiB

• Dimensione del set di dati : 7.06 GiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Chiavi supervisionate (vedi il documento as_supervised ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@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}
}