ビジュアライゼーション: Know Your Data で探索する
説明:
キャッサバは、健康状態と 4 つの病状を表すキャッサバ植物の葉の画像で構成されています。キャッサバ モザイク病 (CMD)、キャッサバ細菌性枯病 (CBB)、キャッサバ グリダニ (CGM)、およびキャッサバ ブラウン ストリーク病 (CBSD)。データセットは合計 9430 枚のラベル付き画像で構成されています。 9430 個のラベル付き画像は、トレーニング セット (5656)、テスト セット (1885)、および検証セット (1889) に分割されます。クラスごとの画像数は、画像の 72% を占める CMD と CBSD の 2 つの疾患クラスでバランスが取れていません。
ソース コード:
tfds.image_classification.Cassava
バージョン:
-
0.1.0
(デフォルト): リリース ノートはありません。
-
ダウンロードサイズ:
1.26 GiB
データセットサイズ:
1.26 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 1,885 |
'train' | 5,656 |
'validation' | 1,889 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (なし、なし、3) | uint8 | |
画像/ファイル名 | 文章 | ストリング | ||
ラベル | クラスラベル | int64 |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):('image', 'label')
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@misc{mwebaze2019icassava,
title={iCassava 2019Fine-Grained Visual Categorization Challenge},
author={Ernest Mwebaze and Timnit Gebru and Andrea Frome and Solomon Nsumba and Jeremy Tusubira},
year={2019},
eprint={1908.02900},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV}
}