ディープウィード

• 説明：

DeepWeeds データセットは、オーストラリア原産の 8 つの異なる雑草種と近隣の植物をその場で捉えた 17,509 枚の画像で構成されています。選択された雑草種は、クイーンズランド州全域の牧歌的な草原に生息しています。画像は、クイーンズランド州全域の次の場所の雑草の蔓延から収集されました。 「ブラック・リバー」、「チャーターズ・タワーズ」、「クルーデン」、「ダグラス」、「ハービー・レンジ」、「ケルソー」、「マッキンレー」、「パルマ」。

• 追加ドキュメント:コード付きの論文について調べる

• ホームページ: https://github.com/AlexOlsen/DeepWeeds

• ソースコード: tfds.image_classification.DeepWeeds

• バージョン:

  • 2.0.0 : V1 の間違ったラベルを修正しました。
  • 3.0.0 (デフォルト): ダウンロード URL を更新します。

• ダウンロードサイズ: 469.32 MiB

• データセットのサイズ: 469.99 MiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• 分割:

スプリット	例
'train'	17,509

• 機能の構造:

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=9),
})

• 機能ドキュメント:

特徴	クラス	形	Dタイプ	説明
	特徴辞書
画像	画像	(256, 256, 3)	uint8
ラベル	クラスラベル		int64

• 監視キー( as_supervised doc を参照): ('image', 'label')

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

@article{DeepWeeds2019,
  author = {Alex Olsen and
    Dmitry A. Konovalov and
    Bronson Philippa and
    Peter Ridd and
    Jake C. Wood and
    Jamie Johns and
    Wesley Banks and
    Benjamin Girgenti and
    Owen Kenny and
    James Whinney and
    Brendan Calvert and
    Mostafa {Rahimi Azghadi} and
    Ronald D. White},
  title = { {DeepWeeds: A Multiclass Weed Species Image Dataset for Deep Learning} },
  journal = {Scientific Reports},
  year = 2019,
  number = 2058,
  month = 2,
  volume = 9,
  issue = 1,
  day = 14,
  url = "https://doi.org/10.1038/s41598-018-38343-3",
  doi = "10.1038/s41598-018-38343-3"
}