цитрусовые_листья

• Описание :

Исходный набор данных о цитрусовых содержит 759 изображений здоровых и нездоровых плодов и листьев цитрусовых. Однако на данный момент мы экспортируем только 594 изображения листьев цитрусовых со следующими метками: «Черное пятно», «Язва», «Позеленение» и «Здоровый». Экспортированные изображения имеют формат PNG и 256x256 пикселей.

Примечание. Изображения листьев с меткой «Меланоза» были удалены из-за очень небольшого количества и наличия в том же каталоге других изображений, не являющихся листьями.

URL-адрес набора данных: https://data.mendeley.com/datasets/3f83gxmv57/2 . Лицензия: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 .

• Домашняя страница : https://data.mendeley.com/datasets/3f83gxmv57/2.

• Исходный код : tfds.image_classification.CitrusLeaves

• Версии :

  • 0.1.1 : Набор данных о листьях цитрусовых.
  • 0.1.2 (по умолчанию): обновление URL-адреса веб-сайта.

• Размер загрузки : 63.87 MiB

• Размер набора данных : 37.89 MiB

• Автокэширование ( документация ): Да

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	594

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
})

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
изображение	Изображение	(Нет, Нет, 3)	uint8
изображение/имя файла	Текст		нить
этикетка	Класслейбл		int64

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

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@article{rauf2019citrus,
  title={A citrus fruits and leaves dataset for detection and classification of
citrus diseases through machine learning},
  author={Rauf, Hafiz Tayyab and Saleem, Basharat Ali and Lali, M Ikram Ullah
and Khan, Muhammad Attique and Sharif, Muhammad and Bukhari, Syed Ahmad Chan},
  journal={Data in brief},
  volume={26},
  pages={104340},
  year={2019},
  publisher={Elsevier}
}