bccd

• Descriptif :

BCCD Dataset est un ensemble de données à petite échelle pour la détection des cellules sanguines.

Merci pour les données originales et les annotations de cosmicad et akshaylamba. L'ensemble de données d'origine est réorganisé au format VOC. BCCD Dataset est sous licence MIT.

La préparation des données est importante pour utiliser l'apprentissage automatique. Dans ce projet, l'algorithme Faster R-CNN de keras-frcnn pour la détection d'objets est utilisé. À partir de ce jeu de données, nicolaschen1 a développé deux scripts Python pour créer des données de préparation (fichier CSV et images) pour la reconnaissance d'anomalies dans les cellules sanguines sur des images médicales.

export.py : il crée le fichier "test.csv" avec toutes les données nécessaires : nom de fichier, nom_classe, x1,y1,x2,y2. plot.py : il trace les cases pour chaque image et l'enregistre dans un nouveau répertoire.

Type d'image : jpeg(JPEG) Largeur x Hauteur : 640 x 480

• Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code north_east

• Page d' accueil : https://github.com/Shenggan/BCCD_Dataset

• Code source : tfds.datasets.bccd.Builder

• Versions :

  • 1.0.0 (par défaut) : aucune note de version.

• Taille du téléchargement : 7.51 MiB

• Taille du jeu de données : 7.34 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'objects': Sequence({
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    }),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Clés supervisées (Voir as_supervised doc ): None

• Figure ( tfds.show_examples ):

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

• Citation :

@ONLINE {BCCD_Dataset,
    author = "Shenggan",
    title  = "BCCD Dataset",
    year   = "2017",
    url    = "https://github.com/Shenggan/BCCD_Dataset"
}