eurosat

• Descrizione :

Il set di dati EuroSAT si basa sulle immagini satellitari Sentinel-2 che coprono 13 bande spettrali e sono costituite da 10 classi con 27000 campioni etichettati e georeferenziati.

Vengono offerti due set di dati: - rgb: contiene solo le bande di frequenza ottiche R, G, B codificate come immagine JPEG. - all: contiene tutte le 13 bande nell'intervallo di valori originale (float32).

URL: https://github.com/phelber/eurosat

• Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice north_east

• Pagina iniziale : https://github.com/phelber/eurosat

• Codice sorgente : tfds.image_classification.Eurosat

• Versioni :

  • 2.0.0 (impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.

• Divisioni :

• Citazione :

@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}
}

eurosat/rgb (configurazione predefinita)

• Descrizione della configurazione : Canali Sentinel-2 RGB

• Dimensioni del download : 89.91 MiB

• Dimensione del set di dati: 89.50 MiB

• Auto-cache ( documentazione ): Sì

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Chiavi supervisionate (vedi as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

eurosat/tutto

• Descrizione della configurazione : 13 canali Sentinel-2

• Dimensioni del download : 1.93 GiB

• Dimensione del set di dati: 5.36 GiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
    'sentinel2': Tensor(shape=(64, 64, 13), dtype=float32),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Chiavi supervisionate (vedi as_supervised doc ): ('sentinel2', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):