uc_merced
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UC Merced は 21 クラスの土地利用リモート センシング画像データセットで、1 クラスあたり 100 枚の画像があります。画像は、USGS National Map Urban Area Imagery コレクションから全国のさまざまな都市部の大きな画像から手動で抽出されました。このパブリック ドメインの画像のピクセル解像度は 0.3 m です。
ほとんどの画像は 256x256 ピクセルですが、形状の異なる 44 の画像があります。
FeaturesDict({
'filename': Text(shape=(), dtype=string),
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})
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|
| 特徴辞書 | | | |
ファイル名 | 文章 | | ストリング | |
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | | int64 | |

@InProceedings{Nilsback08,
author = "Yang, Yi and Newsam, Shawn",
title = "Bag-Of-Visual-Words and Spatial Extensions for Land-Use Classification",
booktitle = "ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (ACM GIS)",
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}
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最終更新日 2022-12-06 UTC。
[null,null,["最終更新日 2022-12-06 UTC。"],[],[],null,["# uc_merced\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **Description**:\n\nUC Merced is a 21 class land use remote sensing image dataset, with 100 images\nper class. The images were manually extracted from large images from the USGS\nNational Map Urban Area Imagery collection for various urban areas around the\ncountry. The pixel resolution of this public domain imagery is 0.3 m.\n\nWhile most images are 256x256 pixels, there are 44 images with different shape.\n\n- **Additional Documentation** :\n [Explore on Papers With Code\n north_east](https://paperswithcode.com/dataset/uc-merced-land-use-dataset)\n\n- **Homepage** :\n \u003chttp://weegee.vision.ucmerced.edu/datasets/landuse.html\u003e\n\n- **Source code** :\n [`tfds.image_classification.UcMerced`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/image_classification/uc_merced.py)\n\n- **Versions**:\n\n - **`2.0.0`** (default): New split API (\u003chttps://tensorflow.org/datasets/splits\u003e)\n- **Download size** : `317.07 MiB`\n\n- **Dataset size** : `238.63 MiB`\n\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n Only when `shuffle_files=False` (train)\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|-----------|----------|\n| `'train'` | 2,100 |\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'filename': Text(shape=(), dtype=string),\n 'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),\n 'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=21),\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|----------|--------------|-----------------|--------|-------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| filename | Text | | string | |\n| image | Image | (None, None, 3) | uint8 | |\n| label | ClassLabel | | int64 | |\n\n- **Supervised keys** (See\n [`as_supervised` doc](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load#args)):\n `('image', 'label')`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\n- **Citation**:\n\n @InProceedings{Nilsback08,\n author = \"Yang, Yi and Newsam, Shawn\",\n title = \"Bag-Of-Visual-Words and Spatial Extensions for Land-Use Classification\",\n booktitle = \"ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (ACM GIS)\",\n year = \"2010\",\n }"]]