Neurogpt/autotrain-data-stroke-classifier

该数据集通过AutoTrain自动处理，用于项目stroke-classifier。数据集包含图像和标签，标签分为notStroke和stroke两类。数据集分为训练集和验证集，训练集包含1600个样本，验证集包含945个样本。数据集的语言代码为unk，表示语言未知。This dataset was automatically processed via AutoTrain for the stroke-classifier project. It contains images and corresponding labels, which are categorized into two classes: notStroke and stroke. The dataset is split into a training set and a validation set, with the training set comprising 1600 samples and the validation set comprising 945 samples. The language code of this dataset is unk, indicating that the language is unknown.

原始信息汇总

AutoTrain Dataset for project: stroke-classifier

数据集描述

该数据集由AutoTrain自动处理，用于项目stroke-classifier。

语言

数据集的语言BCP-47代码为unk。

数据集结构

数据实例

数据集的一个样本如下：

json [ { "image": "<233x197 L PIL image>", "target": 0 }, { "image": "<233x197 L PIL image>", "target": 0 } ]

数据集字段

数据集包含以下字段（也称为“特征”）：

json { "image": "Image(decode=True, id=None)", "target": "ClassLabel(names=[notStroke, stroke], id=None)" }

数据集分割

数据集被分为训练集和验证集，分割大小如下：

分割名称	样本数量
train	1600
valid	945

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于中风分类的图像分类数据集，由AutoTrain自动处理，包含3,490张图像，分为notStroke和stroke两个类别，并已划分为1,600行的训练集和945行的验证集，总大小为88 MB。数据集采用imagefolder格式，适用于图像分类任务，但语言信息未知。