resistência 45

Descrição :

O conjunto de dados RESISC45 é um benchmark disponível publicamente para classificação de cena de imagem de sensoriamento remoto (RESISC), criado pela Northwestern Polytechnical University (NWPU). Este conjunto de dados contém 31.500 imagens, abrangendo 45 classes de cena com 700 imagens em cada classe.

Documentação Adicional : Explore em Papers With Code
Homepage : http://www.escience.cn/people/JunweiHan/NWPU-RESISC45.html
Código -fonte: tfds.datasets.resisc45.Builder
Versões :
- 3.0.0 (padrão): sem notas de versão.
Tamanho do download : Unknown size
Tamanho do conjunto de dados : 407.97 MiB
Instruções de download manual : este conjunto de dados exige que você baixe os dados de origem manualmente em download_config.manual_dir (o padrão é ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
O conjunto de dados pode ser baixado do OneDrive: https://1drv.ms/u/s!AmgKYzARBl5ca3HNaHIlzp_IXjs Depois de baixar o arquivo rar, extraia-o para o manual_dir.
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Divisões :

Dividir	Exemplos
`'train'`	31.500

Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=45),
})

Documentação do recurso:

Funcionalidade	Aula	Forma	Tipo D
	RecursosDict
nome do arquivo	Texto		fragmento
imagem	Imagem	(256, 256, 3)	uint8
rótulo	ClassLabel		int64

Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): ('image', 'label')
Figura ( tfds.show_examples ):

Visualização

Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

Citação :

@article{Cheng_2017,
   title={Remote Sensing Image Scene Classification: Benchmark and State of the Art},
   volume={105},
   ISSN={1558-2256},
   url={http://dx.doi.org/10.1109/JPROC.2017.2675998},
   DOI={10.1109/jproc.2017.2675998},
   number={10},
   journal={Proceedings of the IEEE},
   publisher={Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)},
   author={Cheng, Gong and Han, Junwei and Lu, Xiaoqiang},
   year={2017},
   month={Oct},
   pages={1865-1883}
}