глубокие_сорняки

• Описание :

Набор данных DeepWeeds состоит из 17 509 изображений, на которых запечатлены восемь различных видов сорняков, произрастающих в Австралии, in situ с соседней флорой. Выбранные виды сорняков обитают на пастбищных лугах по всему штату Квинсленд. Изображения были собраны при засорении сорняками на следующих участках по всему Квинсленду: «Блэк-Ривер», «Чартерс-Тауэрс», «Клуден», «Дуглас», «Херви-Рейндж», «Келсо», «МакКинли» и «Палума».

• Дополнительная документация : Изучите статьи с кодом

• Домашняя страница : https://github.com/AlexOlsen/DeepWeeds

• Исходный код : tfds.image_classification.DeepWeeds

• Версии :

  • 2.0.0 : исправлены неправильные метки в версии 1.
  • 3.0.0 (по умолчанию): обновить URL-адрес загрузки.

• Размер загрузки : 469.32 MiB

• Размер набора данных : 469.99 MiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

Расколоть	Примеры
'train'	17 509

• Структура функции :

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

• Функциональная документация :

Особенность	Сорт	Форма	Дтип	Описание
	ВозможностиDict
изображение	Изображение	(256, 256, 3)	uint8
этикетка	Класслейбл		int64

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

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@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"
}