- Описание:
Набор данных EuroSAT основан на спутниковых снимках Sentinel-2, охватывающих 13 спектральных диапазонов и состоящих из 10 классов с 27000 помеченными и привязанными к местности выборками.
Предлагаются два набора данных: - rgb: содержит только оптические полосы частот R, G, B, закодированные как изображение JPEG. - all: содержит все 13 диапазонов в исходном диапазоне значений (float32).
URL: https://github.com/phelber/eurosat
Домашняя страница: https://github.com/phelber/eurosat
Исходный код:
tfds.image_classification.Eurosat
Версии:
-
2.0.0
( по умолчанию): Нет Замечания к выпуску.
-
Dataset размер:
Unknown size
Авто-кэшируются ( документация ): Unknown
расколы:
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 27 000 |
- Образец цитирования:
@misc{helber2017eurosat,
title={EuroSAT: A Novel Dataset and Deep Learning Benchmark for Land Use and Land Cover Classification},
author={Patrick Helber and Benjamin Bischke and Andreas Dengel and Damian Borth},
year={2017},
eprint={1709.00029},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV}
}
euroat / rgb (конфигурация по умолчанию)
Описание конфигурации: Дозорный-2 RGB каналы
Скачать Размер:
89.91 MiB
Особенности:
FeaturesDict({
'filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=tf.uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
})
Контролируемые ключи (см
as_supervised
документ ):('image', 'label')
Фигура ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
евроат / все
Описание конфигурации: 13 Дозорные-2 канал
Скачать Размер:
1.93 GiB
Особенности:
FeaturesDict({
'filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
'sentinel2': Tensor(shape=(64, 64, 13), dtype=tf.float32),
})
Контролируемые ключи (см
as_supervised
документ ):('sentinel2', 'label')
Рис ( tfds.show_examples ): Не поддерживается.
Примеры ( tfds.as_dataframe ):