Visualisation : Explorer dans Know Your Data
Descriptif :
L'ensemble de données DeepWeeds se compose de 17 509 images capturant huit espèces de mauvaises herbes différentes originaires d'Australie in situ avec la flore voisine. Les espèces de mauvaises herbes sélectionnées sont locales dans les prairies pastorales de l'État du Queensland. "Black River", "Charters Towers", "Cluden", "Douglas", "Hervey Range", "Kelso", "McKinlay" et "Paluma".
Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code
Page d' accueil : https://github.com/AlexOlsen/DeepWeeds
Code source :
tfds.image_classification.DeepWeeds
Versions :
-
2.0.0
: Corrige les mauvaises étiquettes dans la V1. -
3.0.0
(par défaut) : mettre à jour l'URL de téléchargement.
-
Taille du téléchargement :
469.32 MiB
Taille du jeu de données :
469.99 MiB
Mise en cache automatique ( documentation ): Non
Fractionnements :
Diviser | Exemples |
---|---|
'train' | 17 509 |
- Structure des fonctionnalités :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=9),
})
- Documentation des fonctionnalités :
Caractéristique | Classer | Forme | Dtype | La description |
---|---|---|---|---|
FonctionnalitésDict | ||||
image | Image | (256, 256, 3) | uint8 | |
étiquette | Étiquette de classe | int64 |
Clés supervisées (Voir
as_supervised
doc ):('image', 'label')
Figure ( tfds.show_examples ):
- Exemples ( tfds.as_dataframe ):
- Citation :
@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"
}