- Descrição :
O conjunto de dados da malária contém um total de 27.558 imagens de células com ocorrências iguais de células parasitadas e não infectadas a partir de imagens de lâminas de esfregaço de sangue fino de células segmentadas.
Documentação adicional : Explore artigos com código
Página inicial : https://lhncbc.nlm.nih.gov/publication/pub9932
Código fonte :
tfds.datasets.malaria.BuilderVersões :
-
1.0.0(padrão): Sem notas de versão.
-
Tamanho do download :
337.08 MiBTamanho do conjunto de dados :
317.62 MiBArmazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Divisões :
| Dividir | Exemplos |
|---|---|
'train' | 27.558 |
- Estrutura de recursos :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})
- Documentação de recursos :
| Recurso | Aula | Forma | Tipo D | Descrição |
|---|---|---|---|---|
| RecursosDict | ||||
| imagem | Imagem | (Nenhum, Nenhum, 3) | uint8 | |
| rótulo | ClassLabel | int64 |
Chaves supervisionadas (consulte o documento
as_supervised):('image', 'label')Figura ( tfds.show_examples ):

- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Citação :
@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.}
}