маниока

• Визуализация : Исследуйте в Know Your Data

• Описание :

Маниока состоит из изображений листьев растения маниоки, изображающих здоровое и четыре (4) болезненных состояния; Мозаичная болезнь маниоки (CMD), бактериальный ожог маниоки (CBB), клещ маниоки Greem (CGM) и болезнь коричневых полос маниоки (CBSD). Набор данных состоит из 9430 помеченных изображений. 9430 помеченных изображений разделены на обучающий набор (5656), тестовый набор (1885) и проверочный набор (1889). Количество изображений в каждом классе не сбалансировано: два класса заболеваний CMD и CBSD имеют 72% изображений.

• Домашняя страница : https://www.kaggle.com/c/cassava-disease/overview

• Исходный код : tfds.image_classification.Cassava

• Версии :

  • 0.1.0 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.

• Размер загрузки : 1.26 GiB

• Размер набора данных : 1.26 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

Расколоть	Примеры
'test'	1885
'train'	5656
'validation'	1889

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
})

• Документация по функциям :

Особенность	Учебный класс	Форма	Dтип	Описание
	ОсобенностиDict
изображение	Изображение	(Нет, Нет, 3)	uint8
изображение/имя файла	Текст		нить
этикетка	Метка класса		int64

• Контролируемые ключи (см . документ as_supervised ): ('image', 'label')

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@misc{mwebaze2019icassava,
    title={iCassava 2019Fine-Grained Visual Categorization Challenge},
    author={Ernest Mwebaze and Timnit Gebru and Andrea Frome and Solomon Nsumba and Jeremy Tusubira},
    year={2019},
    eprint={1908.02900},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CV}
}