- Opis :
10 dużych teksturowanych obrazów histologicznych raka jelita grubego o wymiarach 5000 x 5000
Strona główna : https://zenodo.org/record/53169#.XGZemKwzbmG
Kod źródłowy :
tfds.image_classification.ColorectalHistologyLarge
Wersje :
-
2.0.0
(domyślnie): Nowe podzielone API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Rozmiar pobierania :
707.65 MiB
Rozmiar zbioru danych :
464.91 MiB
Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie
Podziały :
Podział | Przykłady |
---|---|
'test' | 10 |
- Struktura funkcji :
FeaturesDict({
'filename': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(5000, 5000, 3), dtype=uint8),
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształt | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDykt | ||||
Nazwa pliku | Tekst | strunowy | ||
obraz | Obraz | (5000, 5000, 3) | uint8 |
Klucze nadzorowane (zobacz dokument
as_supervised
):None
Rysunek ( tfds.show_examples ):
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
- Cytat :
@article{kather2016multi,
title={Multi-class texture analysis in colorectal cancer histology},
author={Kather, Jakob Nikolas and Weis, Cleo-Aron and Bianconi, Francesco and Melchers, Susanne M and Schad, Lothar R and Gaiser, Timo and Marx, Alexander and Z{"o}llner, Frank Gerrit},
journal={Scientific reports},
volume={6},
pages={27988},
year={2016},
publisher={Nature Publishing Group}
}