{"metadata":{"kernelspec":{"language":"python","display_name":"Python 3","name":"python3"},"language_info":{"name":"python","version":"3.12.13","mimetype":"text/x-python","codemirror_mode":{"name":"ipython","version":3},"pygments_lexer":"ipython3","nbconvert_exporter":"python","file_extension":".py"},"kaggle":{"accelerator":"none","dataSources":[],"dockerImageVersionId":28755,"isInternetEnabled":false,"language":"python","sourceType":"notebook","isGpuEnabled":false}},"nbformat_minor":4,"nbformat":4,"cells":[{"cell_type":"code","source":"# ============================================================\n# STEP 1 — ENVIRONMENT & GPU VERIFICATION\n# ============================================================\n\nimport os\nimport sys\nimport platform\nimport tensorflow as tf\n\nprint(\"=\" * 70)\nprint(\"DIABETIC RETINOPATHY — ENVIRONMENT CHECK\")\nprint(\"=\" * 70)\n\n# ------------------------------------------------------------\n# 1. Python\n# ------------------------------------------------------------\nprint(\"\\n[1] PYTHON\")\nprint(\"Python version :\", sys.version)\nprint(\"Platform :\", platform.platform())\n\n# ------------------------------------------------------------\n# 2. TensorFlow\n# ------------------------------------------------------------\nprint(\"\\n[2] TENSORFLOW\")\nprint(\"TensorFlow version :\", tf.__version__)\n\n# ------------------------------------------------------------\n# 3. GPU detection\n# ------------------------------------------------------------\nprint(\"\\n[3] GPU\")\n\ngpus = tf.config.list_physical_devices(\"GPU\")\n\nif gpus:\n print(\"GPU detected : YES\")\n print(\"Number of GPUs :\", len(gpus))\n\n for i, gpu in enumerate(gpus):\n print(f\"GPU {i} :\", gpu)\n\nelse:\n print(\"GPU detected : NO\")\n\n# ------------------------------------------------------------\n# 4. TensorFlow build information\n# ------------------------------------------------------------\nprint(\"\\n[4] TENSORFLOW BUILD\")\nprint(\"Built with CUDA :\", tf.test.is_built_with_cuda())\n\n# ------------------------------------------------------------\n# 5. Kaggle directories\n# ------------------------------------------------------------\nprint(\"\\n[5] KAGGLE DIRECTORIES\")\n\nfor path in [\"/kaggle/input\", \"/kaggle/working\"]:\n print(f\"\\n{path}\")\n\n if os.path.exists(path):\n items = os.listdir(path)\n print(\"Exists : YES\")\n print(\"Items found :\", len(items))\n print(\"First few items :\", items[:10])\n else:\n print(\"Exists : NO\")\n\n# ------------------------------------------------------------\n# 6. Environment variables related to GPU/CUDA\n# ------------------------------------------------------------\nprint(\"\\n[6] CUDA ENVIRONMENT\")\n\nfor key in [\"CUDA_VISIBLE_DEVICES\", \"NVIDIA_VISIBLE_DEVICES\"]:\n print(f\"{key} :\", os.environ.get(key, \"Not set\"))\n\n# ------------------------------------------------------------\n# FINAL STATUS\n# ------------------------------------------------------------\nprint(\"\\n\" + \"=\" * 70)\n\nif gpus and tf.test.is_built_with_cuda():\n print(\"STATUS: ENVIRONMENT CHECK PASSED\")\n print(\"Kaggle GPU is available to TensorFlow.\")\nelse:\n print(\"STATUS: CHECK REQUIRED\")\n print(\"TensorFlow GPU access is not confirmed.\")\n\nprint(\"=\" * 70)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2026-09-04T13:23:23.54228Z","iopub.execute_input":"2026-09-04T13:23:23.542975Z","iopub.status.idle":"2026-09-04T13:23:23.552849Z","shell.execute_reply.started":"2026-09-04T13:23:23.542943Z","shell.execute_reply":"2026-09-04T13:23:23.551988Z"}},"outputs":[{"name":"stdout","text":"======================================================================\nDIABETIC RETINOPATHY — ENVIRONMENT CHECK\n======================================================================\n\n[1] PYTHON\nPython version : 3.12.13 (main, Mar 4 2026, 09:23:07) [GCC 11.4.0]\nPlatform : Linux-6.12.90+-x86_64-with-glibc2.35\n\n[2] TENSORFLOW\nTensorFlow version : 2.20.0\n\n[3] GPU\nGPU detected : YES\nNumber of GPUs : 2\nGPU 0 : PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')\nGPU 1 : PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:1', device_type='GPU')\n\n[4] TENSORFLOW BUILD\nBuilt with CUDA : True\n\n[5] KAGGLE DIRECTORIES\n\n/kaggle/input\nExists : YES\nItems found : 2\nFirst few items : ['datasets', 'competitions']\n\n/kaggle/working\nExists : YES\nItems found : 4\nFirst few items : ['champion_model.keras', 'aptos_models', 'aptos_splits', '.virtual_documents']\n\n[6] CUDA ENVIRONMENT\nCUDA_VISIBLE_DEVICES : Not set\nNVIDIA_VISIBLE_DEVICES : all\n\n======================================================================\nSTATUS: ENVIRONMENT CHECK PASSED\nKaggle GPU is available to TensorFlow.\n======================================================================\n","output_type":"stream"}],"execution_count":45},{"cell_type":"code","source":"# ============================================================\n# STEP 2 — DATASET DISCOVERY\n# ============================================================\n\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nINPUT_ROOT = Path(\"/kaggle/input\")\n\nprint(\"=\" * 70)\nprint(\"DATASET DISCOVERY\")\nprint(\"=\" * 70)\n\ndef show_tree(path, max_depth=3, indent=\"\"):\n path = Path(path)\n\n if not path.exists():\n print(f\"{indent}[NOT FOUND] {path}\")\n return\n\n items = sorted(path.iterdir(), key=lambda x: (x.is_file(), x.name.lower()))\n\n for item in items:\n print(f\"{indent}├── {item.name}\")\n\n if item.is_dir() and max_depth > 0:\n show_tree(\n item,\n max_depth=max_depth - 1,\n indent=indent + \"│ \"\n )\n\nprint(\"\\nINPUT ROOT:\")\nprint(INPUT_ROOT)\n\nprint(\"\\nDIRECTORY TREE:\")\nshow_tree(INPUT_ROOT, max_depth=3)\n\nprint(\"\\n\" + \"=\" * 70)\nprint(\"TOP-LEVEL DATASETS\")\nprint(\"=\" * 70)\n\nfor item in sorted(INPUT_ROOT.iterdir()):\n if item.is_dir():\n print(f\"\\n📁 {item.name}\")\n\n try:\n files = list(item.rglob(\"*\"))\n file_count = sum(x.is_file() for x in files)\n dir_count = sum(x.is_dir() for x in files)\n\n print(\" Files :\", file_count)\n print(\" Directories :\", dir_count)\n\n except Exception as e:\n print(\" Could not inspect:\", e)\n\nprint(\"\\n\" + \"=\" * 70)\nprint(\"DISCOVERY COMPLETE\")\nprint(\"=\" * 70)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2026-09-04T13:23:23.55459Z","iopub.execute_input":"2026-09-04T13:23:23.554877Z","iopub.status.idle":"2026-09-04T13:23:27.789059Z","shell.execute_reply.started":"2026-09-04T13:23:23.554847Z","shell.execute_reply":"2026-09-04T13:23:27.788172Z"}},"outputs":[{"name":"stdout","text":"======================================================================\nDATASET DISCOVERY\n======================================================================\n\nINPUT ROOT:\n/kaggle/input\n\nDIRECTORY TREE:\n├── competitions\n│ ├── aptos2019-blindness-detection\n│ │ ├── test_images\n│ │ │ ├── 0005cfc8afb6.png\n│ │ │ ├── 003f0afdcd15.png\n│ │ │ ├── 006efc72b638.png\n│ │ │ ├── 00836aaacf06.png\n│ │ │ ├── 009245722fa4.png\n│ │ │ ├── 009c019a7309.png\n│ │ │ ├── 010d915e229a.png\n│ │ │ ├── 0111b949947e.png\n│ │ │ ├── 01499815e469.png\n│ │ │ ├── 0167076e7089.png\n│ │ │ ├── 01c31b10ab99.png\n│ │ │ ├── 01c5ba195207.png\n│ │ │ ├── 01e4d86b3a30.png\n│ 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Segmentation\n│ │ │ ├── B. Disease Grading\n│ │ │ ├── C. Localization\n│ │ │ ├── test\n│ │ │ ├── training\n\n======================================================================\nTOP-LEVEL DATASETS\n======================================================================\n\n📁 competitions\n Files : 5593\n Directories : 3\n\n📁 datasets\n Files : 1588\n Directories : 43\n\n======================================================================\nDISCOVERY COMPLETE\n======================================================================\n","output_type":"stream"}],"execution_count":46},{"cell_type":"code","source":"# ============================================================\n# STEP 3 — EXACT DATASET PATHS & CSV STRUCTURE\n# ============================================================\n\nfrom pathlib import Path\nimport pandas as pd\nimport os\n\nROOT = Path(\"/kaggle/input\")\n\nprint(\"=\" * 70)\nprint(\"STEP 3 — DATASET IDENTIFICATION\")\nprint(\"=\" * 70)\n\n# ------------------------------------------------------------\n# 1. Find all CSV files\n# ------------------------------------------------------------\nprint(\"\\n[1] CSV FILES\")\nprint(\"-\" * 70)\n\ncsv_files = sorted(ROOT.rglob(\"*.csv\"))\n\nfor i, path in enumerate(csv_files, 1):\n size_mb = path.stat().st_size / (1024 ** 2)\n print(f\"{i:02d}. {path}\")\n print(f\" Size: {size_mb:.2f} MB\")\n\n# ------------------------------------------------------------\n# 2. Find image directories\n# ------------------------------------------------------------\nprint(\"\\n[2] IMAGE DIRECTORIES\")\nprint(\"-\" * 70)\n\nimage_extensions = {\".png\", \".jpg\", \".jpeg\", \".bmp\", \".tif\", \".tiff\"}\n\nfor directory in sorted(ROOT.rglob(\"*\")):\n if directory.is_dir():\n\n try:\n image_count = sum(\n 1 for f in directory.iterdir()\n if f.is_file() and f.suffix.lower() in image_extensions\n )\n\n if image_count > 0:\n print(f\"{directory}\")\n print(f\" Images directly inside: {image_count}\")\n\n except PermissionError:\n pass\n\n# ------------------------------------------------------------\n# 3. Inspect CSV schemas\n# ------------------------------------------------------------\nprint(\"\\n[3] CSV SCHEMA\")\nprint(\"-\" * 70)\n\nfor csv_path in csv_files:\n\n try:\n df = pd.read_csv(csv_path)\n\n print(f\"\\n📄 {csv_path}\")\n print(\"Shape :\", df.shape)\n print(\"Columns :\", list(df.columns))\n\n print(\"\\nFirst 3 rows:\")\n print(df.head(3).to_string(index=False))\n\n except Exception as e:\n print(f\"\\nCould not read {csv_path}\")\n print(\"Error:\", e)\n\n# ------------------------------------------------------------\n# 4. Identify likely APTOS files\n# ------------------------------------------------------------\nprint(\"\\n[4] POSSIBLE APTOS DATASET\")\nprint(\"-\" * 70)\n\nfor path in csv_files:\n\n name = path.name.lower()\n\n if name in {\n \"train.csv\",\n \"test.csv\",\n \"sample_submission.csv\"\n }:\n print(path)\n\n# ------------------------------------------------------------\n# 5. Identify DRIVE-related folders\n# ------------------------------------------------------------\nprint(\"\\n[5] DRIVE / DISEASE GRADING DATASET\")\nprint(\"-\" * 70)\n\nkeywords = [\n \"segmentation\",\n \"disease grading\",\n \"localization\",\n \"training\",\n \"test\"\n]\n\nfor path in sorted(ROOT.rglob(\"*\")):\n\n if path.is_dir():\n\n name = path.name.lower()\n\n if any(keyword in name for keyword in keywords):\n print(path)\n\nprint(\"\\n\" + \"=\" * 70)\nprint(\"STEP 3 COMPLETE\")\nprint(\"=\" * 70)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2026-09-04T13:23:27.790631Z","iopub.execute_input":"2026-09-04T13:23:27.79116Z","iopub.status.idle":"2026-09-04T13:23:28.795368Z","shell.execute_reply.started":"2026-09-04T13:23:27.79112Z","shell.execute_reply":"2026-09-04T13:23:28.794682Z"}},"outputs":[{"name":"stdout","text":"======================================================================\nSTEP 3 — DATASET IDENTIFICATION\n======================================================================\n\n[1] CSV FILES\n----------------------------------------------------------------------\n01. /kaggle/input/competitions/aptos2019-blindness-detection/sample_submission.csv\n Size: 0.03 MB\n02. /kaggle/input/competitions/aptos2019-blindness-detection/test.csv\n Size: 0.02 MB\n03. /kaggle/input/competitions/aptos2019-blindness-detection/train.csv\n Size: 0.05 MB\n04. /kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/B. 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Fovea Center Location/IDRiD_Fovea_Center_Training Set_Markups.csv\n Size: 0.03 MB\n\n[2] IMAGE DIRECTORIES\n----------------------------------------------------------------------\n/kaggle/input/competitions/aptos2019-blindness-detection/test_images\n Images directly inside: 1928\n/kaggle/input/competitions/aptos2019-blindness-detection/train_images\n Images directly inside: 3662\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation/A. Segmentation/1. Original Images/a. Training Set\n Images directly inside: 54\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation/A. Segmentation/1. Original Images/b. Testing Set\n Images directly inside: 27\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation/A. Segmentation/2. All Segmentation Groundtruths/a. Training Set/1. Microaneurysms\n Images directly inside: 54\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation/A. Segmentation/2. All Segmentation Groundtruths/a. Training Set/2. Haemorrhages\n Images directly inside: 53\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation/A. Segmentation/2. All Segmentation Groundtruths/a. Training Set/3. Hard Exudates\n Images directly inside: 54\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation/A. Segmentation/2. All Segmentation Groundtruths/a. Training Set/4. Soft Exudates\n Images directly inside: 26\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation/A. Segmentation/2. All Segmentation Groundtruths/a. Training Set/5. Optic Disc\n Images directly inside: 54\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation/A. Segmentation/2. All Segmentation Groundtruths/b. Testing Set/1. Microaneurysms\n Images directly inside: 27\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation/A. Segmentation/2. All Segmentation Groundtruths/b. Testing Set/2. Haemorrhages\n Images directly inside: 27\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation/A. Segmentation/2. All Segmentation Groundtruths/b. Testing Set/3. Hard Exudates\n Images directly inside: 27\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation/A. Segmentation/2. All Segmentation Groundtruths/b. Testing Set/4. Soft Exudates\n Images directly inside: 14\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation/A. Segmentation/2. All Segmentation Groundtruths/b. Testing Set/5. Optic Disc\n Images directly inside: 27\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/B. Disease Grading/B. Disease Grading/1. Original Images/a. Training Set\n Images directly inside: 413\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/B. Disease Grading/B. Disease Grading/1. Original Images/b. Testing Set\n Images directly inside: 103\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/C. Localization/C. Localization/1. Original Images/a. Training Set\n Images directly inside: 413\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/C. Localization/C. Localization/1. Original Images/b. Testing Set\n Images directly inside: 103\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/test/test/images\n Images directly inside: 20\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/training/training/images\n Images directly inside: 20\n\n[3] CSV SCHEMA\n----------------------------------------------------------------------\n\n📄 /kaggle/input/competitions/aptos2019-blindness-detection/sample_submission.csv\nShape : (1928, 2)\nColumns : ['id_code', 'diagnosis']\n\nFirst 3 rows:\n id_code diagnosis\n0005cfc8afb6 0\n003f0afdcd15 0\n006efc72b638 0\n\n📄 /kaggle/input/competitions/aptos2019-blindness-detection/test.csv\nShape : (1928, 1)\nColumns : ['id_code']\n\nFirst 3 rows:\n id_code\n0005cfc8afb6\n003f0afdcd15\n006efc72b638\n\n📄 /kaggle/input/competitions/aptos2019-blindness-detection/train.csv\nShape : (3662, 2)\nColumns : ['id_code', 'diagnosis']\n\nFirst 3 rows:\n id_code diagnosis\n000c1434d8d7 2\n001639a390f0 4\n0024cdab0c1e 1\n\n📄 /kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/B. Disease Grading/B. Disease Grading/2. Groundtruths/a. IDRiD_Disease Grading_Training Labels.csv\nShape : (413, 12)\nColumns : ['Image name', 'Retinopathy grade', 'Risk of macular edema ', 'Unnamed: 3', 'Unnamed: 4', 'Unnamed: 5', 'Unnamed: 6', 'Unnamed: 7', 'Unnamed: 8', 'Unnamed: 9', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11']\n\nFirst 3 rows:\nImage name Retinopathy grade Risk of macular edema Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6 Unnamed: 7 Unnamed: 8 Unnamed: 9 Unnamed: 10 Unnamed: 11\n IDRiD_001 3 2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n IDRiD_002 3 2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n IDRiD_003 2 2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n\n📄 /kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/B. Disease Grading/B. Disease Grading/2. Groundtruths/b. IDRiD_Disease Grading_Testing Labels.csv\nShape : (103, 3)\nColumns : ['Image name', 'Retinopathy grade', 'Risk of macular edema ']\n\nFirst 3 rows:\nImage name Retinopathy grade Risk of macular edema \n IDRiD_001 4 0\n IDRiD_002 4 1\n IDRiD_003 4 0\n\n📄 /kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/C. Localization/C. Localization/2. Groundtruths/1. Optic Disc Center Location/a. IDRiD_OD_Center_Training Set_Markups.csv\nShape : (515, 48)\nColumns : ['Image No', 'X- Coordinate', 'Y - Coordinate', 'Unnamed: 3', 'Unnamed: 4', 'Unnamed: 5', 'Unnamed: 6', 'Unnamed: 7', 'Unnamed: 8', 'Unnamed: 9', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Unnamed: 12', 'Unnamed: 13', 'Unnamed: 14', 'Unnamed: 15', 'Unnamed: 16', 'Unnamed: 17', 'Unnamed: 18', 'Unnamed: 19', 'Unnamed: 20', 'Unnamed: 21', 'Unnamed: 22', 'Unnamed: 23', 'Unnamed: 24', 'Unnamed: 25', 'Unnamed: 26', 'Unnamed: 27', 'Unnamed: 28', 'Unnamed: 29', 'Unnamed: 30', 'Unnamed: 31', 'Unnamed: 32', 'Unnamed: 33', 'Unnamed: 34', 'Unnamed: 35', 'Unnamed: 36', 'Unnamed: 37', 'Unnamed: 38', 'Unnamed: 39', 'Unnamed: 40', 'Unnamed: 41', 'Unnamed: 42', 'Unnamed: 43', 'Unnamed: 44', 'Unnamed: 45', 'Unnamed: 46', 'Unnamed: 47']\n\nFirst 3 rows:\n Image No X- Coordinate Y - Coordinate Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6 Unnamed: 7 Unnamed: 8 Unnamed: 9 Unnamed: 10 Unnamed: 11 Unnamed: 12 Unnamed: 13 Unnamed: 14 Unnamed: 15 Unnamed: 16 Unnamed: 17 Unnamed: 18 Unnamed: 19 Unnamed: 20 Unnamed: 21 Unnamed: 22 Unnamed: 23 Unnamed: 24 Unnamed: 25 Unnamed: 26 Unnamed: 27 Unnamed: 28 Unnamed: 29 Unnamed: 30 Unnamed: 31 Unnamed: 32 Unnamed: 33 Unnamed: 34 Unnamed: 35 Unnamed: 36 Unnamed: 37 Unnamed: 38 Unnamed: 39 Unnamed: 40 Unnamed: 41 Unnamed: 42 Unnamed: 43 Unnamed: 44 Unnamed: 45 Unnamed: 46 Unnamed: 47\nIDRiD_001 2858.0 1805.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\nIDRiD_002 943.0 1119.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\nIDRiD_003 779.0 1269.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n\n📄 /kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/C. Localization/C. Localization/2. Groundtruths/1. Optic Disc Center Location/b. IDRiD_OD_Center_Testing Set_Markups.csv\nShape : (515, 48)\nColumns : ['Image No', 'X- Coordinate', 'Y - Coordinate', 'Unnamed: 3', 'Unnamed: 4', 'Unnamed: 5', 'Unnamed: 6', 'Unnamed: 7', 'Unnamed: 8', 'Unnamed: 9', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Unnamed: 12', 'Unnamed: 13', 'Unnamed: 14', 'Unnamed: 15', 'Unnamed: 16', 'Unnamed: 17', 'Unnamed: 18', 'Unnamed: 19', 'Unnamed: 20', 'Unnamed: 21', 'Unnamed: 22', 'Unnamed: 23', 'Unnamed: 24', 'Unnamed: 25', 'Unnamed: 26', 'Unnamed: 27', 'Unnamed: 28', 'Unnamed: 29', 'Unnamed: 30', 'Unnamed: 31', 'Unnamed: 32', 'Unnamed: 33', 'Unnamed: 34', 'Unnamed: 35', 'Unnamed: 36', 'Unnamed: 37', 'Unnamed: 38', 'Unnamed: 39', 'Unnamed: 40', 'Unnamed: 41', 'Unnamed: 42', 'Unnamed: 43', 'Unnamed: 44', 'Unnamed: 45', 'Unnamed: 46', 'Unnamed: 47']\n\nFirst 3 rows:\n Image No X- Coordinate Y - Coordinate Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6 Unnamed: 7 Unnamed: 8 Unnamed: 9 Unnamed: 10 Unnamed: 11 Unnamed: 12 Unnamed: 13 Unnamed: 14 Unnamed: 15 Unnamed: 16 Unnamed: 17 Unnamed: 18 Unnamed: 19 Unnamed: 20 Unnamed: 21 Unnamed: 22 Unnamed: 23 Unnamed: 24 Unnamed: 25 Unnamed: 26 Unnamed: 27 Unnamed: 28 Unnamed: 29 Unnamed: 30 Unnamed: 31 Unnamed: 32 Unnamed: 33 Unnamed: 34 Unnamed: 35 Unnamed: 36 Unnamed: 37 Unnamed: 38 Unnamed: 39 Unnamed: 40 Unnamed: 41 Unnamed: 42 Unnamed: 43 Unnamed: 44 Unnamed: 45 Unnamed: 46 Unnamed: 47\nIDRiD_001 651.0 1453.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\nIDRiD_002 3158.0 1280.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\nIDRiD_003 1101.0 1374.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n\n📄 /kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/C. Localization/C. Localization/2. Groundtruths/2. Fovea Center Location/IDRiD_Fovea_Center_Testing Set_Markups.csv\nShape : (515, 48)\nColumns : ['Image No', 'X- Coordinate', 'Y - Coordinate', 'Unnamed: 3', 'Unnamed: 4', 'Unnamed: 5', 'Unnamed: 6', 'Unnamed: 7', 'Unnamed: 8', 'Unnamed: 9', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Unnamed: 12', 'Unnamed: 13', 'Unnamed: 14', 'Unnamed: 15', 'Unnamed: 16', 'Unnamed: 17', 'Unnamed: 18', 'Unnamed: 19', 'Unnamed: 20', 'Unnamed: 21', 'Unnamed: 22', 'Unnamed: 23', 'Unnamed: 24', 'Unnamed: 25', 'Unnamed: 26', 'Unnamed: 27', 'Unnamed: 28', 'Unnamed: 29', 'Unnamed: 30', 'Unnamed: 31', 'Unnamed: 32', 'Unnamed: 33', 'Unnamed: 34', 'Unnamed: 35', 'Unnamed: 36', 'Unnamed: 37', 'Unnamed: 38', 'Unnamed: 39', 'Unnamed: 40', 'Unnamed: 41', 'Unnamed: 42', 'Unnamed: 43', 'Unnamed: 44', 'Unnamed: 45', 'Unnamed: 46', 'Unnamed: 47']\n\nFirst 3 rows:\n Image No X- Coordinate Y - Coordinate Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6 Unnamed: 7 Unnamed: 8 Unnamed: 9 Unnamed: 10 Unnamed: 11 Unnamed: 12 Unnamed: 13 Unnamed: 14 Unnamed: 15 Unnamed: 16 Unnamed: 17 Unnamed: 18 Unnamed: 19 Unnamed: 20 Unnamed: 21 Unnamed: 22 Unnamed: 23 Unnamed: 24 Unnamed: 25 Unnamed: 26 Unnamed: 27 Unnamed: 28 Unnamed: 29 Unnamed: 30 Unnamed: 31 Unnamed: 32 Unnamed: 33 Unnamed: 34 Unnamed: 35 Unnamed: 36 Unnamed: 37 Unnamed: 38 Unnamed: 39 Unnamed: 40 Unnamed: 41 Unnamed: 42 Unnamed: 43 Unnamed: 44 Unnamed: 45 Unnamed: 46 Unnamed: 47\nIDRiD_001 1914.0 1617.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\nIDRiD_002 1922.0 1468.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\nIDRiD_003 2566.0 1591.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n\n📄 /kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/C. Localization/C. Localization/2. Groundtruths/2. Fovea Center Location/IDRiD_Fovea_Center_Training Set_Markups.csv\nShape : (515, 48)\nColumns : ['Image No', 'X- Coordinate', 'Y - Coordinate', 'Unnamed: 3', 'Unnamed: 4', 'Unnamed: 5', 'Unnamed: 6', 'Unnamed: 7', 'Unnamed: 8', 'Unnamed: 9', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Unnamed: 12', 'Unnamed: 13', 'Unnamed: 14', 'Unnamed: 15', 'Unnamed: 16', 'Unnamed: 17', 'Unnamed: 18', 'Unnamed: 19', 'Unnamed: 20', 'Unnamed: 21', 'Unnamed: 22', 'Unnamed: 23', 'Unnamed: 24', 'Unnamed: 25', 'Unnamed: 26', 'Unnamed: 27', 'Unnamed: 28', 'Unnamed: 29', 'Unnamed: 30', 'Unnamed: 31', 'Unnamed: 32', 'Unnamed: 33', 'Unnamed: 34', 'Unnamed: 35', 'Unnamed: 36', 'Unnamed: 37', 'Unnamed: 38', 'Unnamed: 39', 'Unnamed: 40', 'Unnamed: 41', 'Unnamed: 42', 'Unnamed: 43', 'Unnamed: 44', 'Unnamed: 45', 'Unnamed: 46', 'Unnamed: 47']\n\nFirst 3 rows:\n Image No X- Coordinate Y - Coordinate Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6 Unnamed: 7 Unnamed: 8 Unnamed: 9 Unnamed: 10 Unnamed: 11 Unnamed: 12 Unnamed: 13 Unnamed: 14 Unnamed: 15 Unnamed: 16 Unnamed: 17 Unnamed: 18 Unnamed: 19 Unnamed: 20 Unnamed: 21 Unnamed: 22 Unnamed: 23 Unnamed: 24 Unnamed: 25 Unnamed: 26 Unnamed: 27 Unnamed: 28 Unnamed: 29 Unnamed: 30 Unnamed: 31 Unnamed: 32 Unnamed: 33 Unnamed: 34 Unnamed: 35 Unnamed: 36 Unnamed: 37 Unnamed: 38 Unnamed: 39 Unnamed: 40 Unnamed: 41 Unnamed: 42 Unnamed: 43 Unnamed: 44 Unnamed: 45 Unnamed: 46 Unnamed: 47\nIDRiD_001 1494.0 1970.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\nIDRiD_002 2270.0 1329.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\nIDRiD_003 2109.0 1351.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN\n\n[4] POSSIBLE APTOS DATASET\n----------------------------------------------------------------------\n/kaggle/input/competitions/aptos2019-blindness-detection/sample_submission.csv\n/kaggle/input/competitions/aptos2019-blindness-detection/test.csv\n/kaggle/input/competitions/aptos2019-blindness-detection/train.csv\n\n[5] DRIVE / DISEASE GRADING DATASET\n----------------------------------------------------------------------\n/kaggle/input/competitions/aptos2019-blindness-detection/test_images\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation/A. Segmentation\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation/A. Segmentation/1. Original Images/a. Training Set\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation/A. Segmentation/1. Original Images/b. Testing Set\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation/A. Segmentation/2. All Segmentation Groundtruths\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation/A. Segmentation/2. All Segmentation Groundtruths/a. Training Set\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/A. Segmentation/A. Segmentation/2. All Segmentation Groundtruths/b. Testing Set\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/B. Disease Grading\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/B. Disease Grading/B. Disease Grading\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/B. Disease Grading/B. Disease Grading/1. Original Images/a. Training Set\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/B. Disease Grading/B. Disease Grading/1. Original Images/b. Testing Set\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/C. Localization\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/C. Localization/C. Localization\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/C. Localization/C. Localization/1. Original Images/a. Training Set\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/C. Localization/C. Localization/1. Original Images/b. Testing Set\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/test\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/test/test\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/training\n/kaggle/input/datasets/priyanshu760/private/training/training\n\n======================================================================\nSTEP 3 COMPLETE\n======================================================================\n","output_type":"stream"}],"execution_count":47},{"cell_type":"code","source":"# ============================================================\n# STEP 4 — APTOS DATASET FORENSICS\n# ============================================================\n\nimport os\nimport hashlib\nimport numpy as np\nimport pandas as pd\nfrom PIL import Image\nfrom collections import Counter\n\n# ------------------------------------------------------------\n# PATHS — VERIFIED FROM STEP 3\n# ------------------------------------------------------------\n\nBASE_DIR = \"/kaggle/input/competitions/aptos2019-blindness-detection\"\n\nTRAIN_CSV = os.path.join(BASE_DIR, \"train.csv\")\nTRAIN_IMG_DIR = os.path.join(BASE_DIR, \"train_images\")\n\n# ------------------------------------------------------------\n# LOAD TRAINING DATA\n# ------------------------------------------------------------\n\ndf = pd.read_csv(TRAIN_CSV)\n\nprint(\"=\" * 70)\nprint(\"APTOS 2019 — DATASET FORENSICS\")\nprint(\"=\" * 70)\n\nprint(\"\\n[1] BASIC DATASET INFORMATION\")\nprint(\"-\" * 70)\n\nprint(\"Shape:\", df.shape)\nprint(\"Columns:\", list(df.columns))\n\nprint(\"\\nFirst 5 rows:\")\ndisplay(df.head())\n\n# ------------------------------------------------------------\n# TARGET ANALYSIS\n# ------------------------------------------------------------\n\nprint(\"\\n[2] TARGET / DIAGNOSIS ANALYSIS\")\nprint(\"-\" * 70)\n\nprint(\"Unique diagnosis values:\")\nprint(sorted(df[\"diagnosis\"].unique()))\n\nprint(\"\\nClass distribution:\")\nclass_counts = df[\"diagnosis\"].value_counts().sort_index()\n\nprint(class_counts)\n\nprint(\"\\nClass percentages:\")\nclass_percent = (class_counts / len(df) * 100).round(2)\n\nfor cls, pct in class_percent.items():\n print(f\"Class {cls}: {class_counts[cls]:4d} images ({pct:6.2f}%)\")\n\nprint(\"\\nImbalance ratio:\")\nprint(\n \"Largest class / smallest class =\",\n round(class_counts.max() / class_counts.min(), 2)\n)\n\n# ------------------------------------------------------------\n# MISSING VALUES\n# ------------------------------------------------------------\n\nprint(\"\\n[3] MISSING VALUES\")\nprint(\"-\" * 70)\n\nprint(df.isnull().sum())\n\n# ------------------------------------------------------------\n# DUPLICATE IDS\n# ------------------------------------------------------------\n\nprint(\"\\n[4] DUPLICATE ID CHECK\")\nprint(\"-\" * 70)\n\nduplicate_ids = df[\"id_code\"].duplicated().sum()\n\nprint(\"Duplicate IDs:\", duplicate_ids)\n\nif duplicate_ids == 0:\n print(\"✓ No duplicate IDs found\")\nelse:\n print(\"⚠ Duplicate IDs detected\")\n\n# ------------------------------------------------------------\n# IMAGE EXISTENCE\n# ------------------------------------------------------------\n\nprint(\"\\n[5] IMAGE FILE EXISTENCE\")\nprint(\"-\" * 70)\n\nmissing_images = []\n\nfor image_id in df[\"id_code\"]:\n image_path = os.path.join(TRAIN_IMG_DIR, image_id + \".png\")\n\n if not os.path.exists(image_path):\n missing_images.append(image_id)\n\nprint(\"Expected images:\", len(df))\nprint(\"Missing images :\", len(missing_images))\n\nif len(missing_images) == 0:\n print(\"✓ Every training image exists\")\nelse:\n print(\"⚠ Missing images:\")\n print(missing_images[:20])\n\n# ------------------------------------------------------------\n# IMAGE INTEGRITY + DIMENSIONS\n# ------------------------------------------------------------\n\nprint(\"\\n[6] IMAGE INTEGRITY / DIMENSIONS\")\nprint(\"-\" * 70)\n\nimage_sizes = Counter()\ncorrupt_images = []\n\nsample_count = 0\n\nfor image_id in df[\"id_code\"]:\n\n image_path = os.path.join(TRAIN_IMG_DIR, image_id + \".png\")\n\n try:\n with Image.open(image_path) as img:\n\n # Verify image\n img.verify()\n\n # Reopen after verify\n with Image.open(image_path) as img:\n\n image_sizes[img.size] += 1\n sample_count += 1\n\n except Exception as e:\n corrupt_images.append((image_id, str(e)))\n\nprint(\"Images successfully checked:\", sample_count)\nprint(\"Corrupt/unreadable images :\", len(corrupt_images))\n\nprint(\"\\nMost common image dimensions:\")\n\nfor size, count in image_sizes.most_common(15):\n print(f\"{size}: {count}\")\n\n# ------------------------------------------------------------\n# CHANNEL / MODE CHECK\n# ------------------------------------------------------------\n\nprint(\"\\n[7] IMAGE COLOR MODE\")\nprint(\"-\" * 70)\n\nmodes = Counter()\n\nfor image_id in df[\"id_code\"]:\n\n image_path = os.path.join(TRAIN_IMG_DIR, image_id + \".png\")\n\n try:\n with Image.open(image_path) as img:\n modes[img.mode] += 1\n\n except:\n pass\n\nprint(\"Image modes:\")\nfor mode, count in modes.items():\n print(f\"{mode}: {count}\")\n\n# ------------------------------------------------------------\n# FILE SIZE FORENSICS\n# ------------------------------------------------------------\n\nprint(\"\\n[8] FILE SIZE ANALYSIS\")\nprint(\"-\" * 70)\n\nfile_sizes = []\n\nfor image_id in df[\"id_code\"]:\n\n image_path = os.path.join(TRAIN_IMG_DIR, image_id + \".png\")\n\n if os.path.exists(image_path):\n file_sizes.append(os.path.getsize(image_path))\n\nfile_sizes = np.array(file_sizes)\n\nprint(f\"Minimum file size : {file_sizes.min() / 1024:.2f} KB\")\nprint(f\"Maximum file size : {file_sizes.max() / 1024:.2f} KB\")\nprint(f\"Mean file size : {file_sizes.mean() / 1024:.2f} KB\")\nprint(f\"Median file size : {np.median(file_sizes) / 1024:.2f} KB\")\n\n# ------------------------------------------------------------\n# VERY SMALL IMAGE CHECK\n# ------------------------------------------------------------\n\nprint(\"\\n[9] POTENTIALLY SUSPICIOUS FILES\")\nprint(\"-\" * 70)\n\nsmall_files = []\n\nfor image_id in df[\"id_code\"]:\n\n image_path = os.path.join(TRAIN_IMG_DIR, image_id + \".png\")\n\n if os.path.exists(image_path):\n\n size_kb = os.path.getsize(image_path) / 1024\n\n if size_kb < 10:\n small_files.append((image_id, round(size_kb, 2)))\n\nprint(\"Images smaller than 10 KB:\", len(small_files))\n\nif small_files:\n print(\"First 20:\")\n print(small_files[:20])\n\n# ------------------------------------------------------------\n# SUMMARY\n# ------------------------------------------------------------\n\nprint(\"\\n\" + \"=\" * 70)\nprint(\"STEP 4 FORENSICS SUMMARY\")\nprint(\"=\" * 70)\n\nprint(f\"\"\"\nTotal training samples : {len(df)}\nNumber of classes : {df['diagnosis'].nunique()}\nMissing labels : {df['diagnosis'].isnull().sum()}\nDuplicate IDs : {duplicate_ids}\nMissing images : {len(missing_images)}\nCorrupt images : {len(corrupt_images)}\nImage modes : {dict(modes)}\nUnique dimensions : {len(image_sizes)}\n\"\"\")\n\nprint(\"=\" * 70)\nprint(\"STEP 4 COMPLETE\")\nprint(\"=\" * 70)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2026-09-04T13:23:28.796357Z","iopub.execute_input":"2026-09-04T13:23:28.796693Z","iopub.status.idle":"2026-09-04T13:23:47.477982Z","shell.execute_reply.started":"2026-09-04T13:23:28.796669Z","shell.execute_reply":"2026-09-04T13:23:47.477044Z"}},"outputs":[{"name":"stdout","text":"======================================================================\nAPTOS 2019 — DATASET FORENSICS\n======================================================================\n\n[1] BASIC DATASET INFORMATION\n----------------------------------------------------------------------\nShape: (3662, 2)\nColumns: ['id_code', 'diagnosis']\n\nFirst 5 rows:\n","output_type":"stream"},{"output_type":"display_data","data":{"text/plain":" id_code diagnosis\n0 000c1434d8d7 2\n1 001639a390f0 4\n2 0024cdab0c1e 1\n3 002c21358ce6 0\n4 005b95c28852 0","text/html":"\n\n
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