- Описание :
Набор данных по малярии содержит в общей сложности 27 558 изображений клеток с равными экземплярами зараженных паразитами и неинфицированных клеток из изображений тонких слайдов мазков крови сегментированных клеток.
Дополнительная документация : Изучите статьи с кодом
Домашняя страница : https://lhncbc.nlm.nih.gov/publication/pub9932.
Исходный код :
tfds.datasets.malaria.Builder
Версии :
-
1.0.0
(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
-
Размер загрузки :
337.08 MiB
Размер набора данных :
317.62 MiB
Автокэширование ( документация ): Нет
Расколы :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 27 558 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
- Функциональная документация :
Особенность | Сорт | Форма | Дтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ВозможностиDict | ||||
изображение | Изображение | (Нет, Нет, 3) | uint8 | |
этикетка | Класслейбл | int64 |
Контролируемые ключи (см. документ
as_supervised
):('image', 'label')
Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@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.}
}