基准 CNN 参数选定值
该数据集来自 plos.figshare.com，主题为肿瘤 / 骨转移，包含 1 个文件，文件样例为 Table 6.xls
基本信息
资源简介
基准 CNN 参数选定值
Selected values of parameters for benchmark CNNs.
该数据集来自 plos.figshare.com，主题为肿瘤 / 骨转移，包含 1 个文件，文件样例为 Table 6.xls。内容为基准 CNN 的选定参数值，涉及 CNN 架构、网络在骨转移与前列腺癌转移中的应用、骨转移分类、CNN 超参数选择以及 VGG 等。作者为 Nikolaos Papandrianos、Elpiniki Papageorgiou、Athanasios Anagnostis、Konstantinos Papageorgiou，发布时间为 2020-08-14，DOI 为 10.1371/journal.pone.0237213.t006。该数据可用于骨转移分类相关的 CNN 超参数选择与分类结果对比研究（。
【数据集背景】
源站首次发布：2020-08-14。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：基准CNN的选定参数值。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0237213.t006。
【主题与分类】
源站学科分类：Space Science、Genetics、Biotechnology、Evolutionary Biology、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified。主题标签：CNN architectures、networks application Bone metastasis、prostate cancer metastasis、Bone metastasis classification、CNN hyper-parameter selection、classification results show、VGG、bone metastasis classification、classification testing accuracy、metastatic prostate cancer diagnosis。本站分类：肿瘤/骨转移。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Space Science、Genetics、Biotechnology、Evolutionary Biology、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Selected_values_of_parameters_for_benchmark_CNNs_/12810593
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Papandrianos, Nikolaos; Papageorgiou, Elpiniki; Anagnostis, Athanasios; Papageorgiou, Konstantinos (2020). Selected values of parameters for benchmark CNNs.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-01，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Selected values of parameters for benchmark CNNs.
- DOI：10.1371/journal.pone.0237213.t006
- 发布日期：2020-08-14
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Selected_values_of_parameters_for_benchmark_CNNs_/12810593
命令行下载
curl -L -o "Table 6.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/24269504"
文件清单
Table 6.xls（5.63 KB）
文件总体积 5.63 KB（源站 API 实测）。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据说明
Selected values of parameters for benchmark CNNs.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0237213.t006（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Selected_values_of_parameters_for_benchmark_CNNs_/12810593）。
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